2017CS231n笔记4.介绍神经网络（省略版）

最新推荐文章于 2021-09-14 20:22:38 发布
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分类专栏： 李飞飞CS231n学习笔记（太监）
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/oldmao_2001/article/details/90768172
本文探讨了深度学习中反向传播(BP)的概念，通过模块化和门(gate)的概念深化理解，介绍了Serena Yeung的教学观点，并对比了与Ng课程的不同。文章还涉及了一维BP和向量化BP的实现，以及PyTorch框架的应用。

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文章目录

内容概述

在线Latex公式
这节课对不住了，学过ng的深度学习和李宏毅的机器学习课程BP这块应该是理解比较深刻了，尤其是李宏毅的课程，在讲反向传播的时候提出了反向传播也是一个神经网络的观点，当然这节课的视频观看了以后也有一些收获，大概的简略的记录一下，这次课是由Serena Yeung（00后美女）来讲的，引入部分的思路和ng一样，用的是计算图（Computer Graph），可以看下ng深度学习课程第一门课2.7部分。

模块化

这里有所不一样的是，Serena在课程中提到了模块化的概念，也就更加直观的解释了为什么深度学习就好像是搭乐高！
在这里插入图片描述

门

还有一个新概念就是门（gate）：任何可微分的函数都可以看做门。可以将多个门组合成一个门，也可以根据需要将一个函数分拆成多个门。
在这里插入图片描述
还有最大值门：
在这里插入图片描述

一维BP实现：

在这里插入图片描述
貌似这里就是现在的一些深度学习框架学习使用的原理，老师给出了PyTorch的代码可以感受一下：
在这里插入图片描述

向量化BP实现

在这里插入图片描述
这里看得有点蒙，还是觉得ng的notation容易理解。。。

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