分步反向传播涉及到在正向传播时创建中间变量,以便在反向传播中计算局部梯度。例如,计算f(x,y)=esin(x²y)的偏导数时,会引入中间变量p=x²y, z=sin(p)和f=ez。在反向传播中,我们依次计算与这些中间变量对应的梯度,如df/dz, dz/dp和dp/dx。难点在于理解“corresponding variables that hold the gradients of those variables”,这里的两个variables并不相同,第一个是中间变量,第二个是这些中间变量的梯度。"
134542225,19910970,Redis持久化与高可用架构详解,"['Redis', '架构', '数据持久化']