门户网站开发工具,网站原创文章优化,网络营销方式的图片,WordPress是不是免费的在讲解多层感知机反向传播之前#xff0c;先来回顾一下多输出感知机的问题#xff0c;下图是一个多输出感知机模型#xff1a; 课时44 反向传播算法-1_哔哩哔哩_bilibili 根据上一次的分析深度学习pytorch——感知机#xff08;Perceptron#xff09;#xff08;持续更新…在讲解多层感知机反向传播之前先来回顾一下多输出感知机的问题下图是一个多输出感知机模型 课时44 反向传播算法-1_哔哩哔哩_bilibili 根据上一次的分析深度学习pytorch——感知机Perceptron持续更新-CSDN博客我们得出来了如下的结论即损失对参数的导数只与这条线蓝绿色的有关 多层感知机就是在原来多输出感知机的基础上增加了中间层如下图所示 课时44 反向传播算法-1_哔哩哔哩_bilibili 我们将前面的层次都盖住从最后一层来看 课时44 反向传播算法-1_哔哩哔哩_bilibili 这时O就成为了输入根据多输出感知机的结论只需要将x变为O我们可以得到最后一层的计算公式如下图 为了是我们的公式更加简单我们对公式进行了替换只是改变了公式的表达形式其内涵并没有改变如下图所示 分析求导过程求导的时候记得我们求的时最后一层并且注意各下角标的含义都在深度学习pytorch——感知机Perceptron持续更新-CSDN博客说明 求导结果 总结一下感知机的问题 课时44 反向传播算法-1_哔哩哔哩_bilibili pytorch公式的推导到这里基本结束了。经过每一次的公式的推导我们发现公式都是通过求导问题来分析的其中不仅含有基本数学公式的求导还联系到链式法则如果高数学的还不错我相信这些都不是问题。
在以后的实践理解基本原理有助于我们更好的编写深度学习的代码。而且随着人工智能的发展AI安全问题随之出现想要做出更棒的智能产品理解其内部原理将会更好帮助我们的前进。
