关于反向传播中矩阵求导的一些想法（2017CS231n斯坦福公开课-第四讲第九课时-46:26关于W的梯度矩阵）

2023-12-30 12:18
文章标签 矩阵 第四 梯度 求导 传播 反向 26 46 想法 公开课 第九课 斯坦福 2017cs231n

本文主要是介绍关于反向传播中矩阵求导的一些想法（2017CS231n斯坦福公开课-第四讲第九课时-46:26关于W的梯度矩阵），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

这个梯度矩阵是经过了转置之后的，采用了分母布局形式，而在前面的列向量对列向量的求导中，梯度矩阵则采用了分子布局，写成了雅可比形式图1
这是因为不是所有的数学教科书和论文都会在整个部分都保持一致性的。也就是有时候在相同的论文的不同部分会使用不同的约定。例如，有些地方选择了分母布局来表示梯度(将它们以列向量表示),而对于向量关于向量的导数却使用分子布局

这篇关于关于反向传播中矩阵求导的一些想法（2017CS231n斯坦福公开课-第四讲第九课时-46:26关于W的梯度矩阵）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/552817。

相关文章

hdu 4565 推倒公式+矩阵快速幂

hdu 4565 推倒公式+矩阵快速幂

题意 求下式的值： Sn=⌈ (a+b√)n⌉%m S_n = \lceil\ (a + \sqrt{b}) ^ n \rceil\% m 其中： 0<a,m<215 0< a, m < 2^{15} 0<b,n<231 0 < b, n < 2^{31} (a−1)2<b<a2 (a-1)^2< b < a^2 解析 令： An=(a+b√)n A_n = (a +
阅读更多...
hdu 6198 dfs枚举找规律+矩阵乘法

hdu 6198 dfs枚举找规律+矩阵乘法

number number number Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Problem Description We define a sequence  F : ⋅   F0=0,F1=1 ; ⋅   Fn=Fn
阅读更多...
✨机器学习笔记（二）—— 线性回归、代价函数、梯度下降

✨机器学习笔记（二）—— 线性回归、代价函数、梯度下降

1️⃣线性回归（linear regression） f w , b ( x ) = w x + b f_{w,b}(x) = wx + b fw,b​(x)=wx+b 🎈A linear regression model predicting house prices： 如图是机器学习通过监督学习运用线性回归模型来预测房价的例子，当房屋大小为1250 f e e t 2 feet^
阅读更多...
用einsum实现MultiHeadAttention前向传播

用einsum实现MultiHeadAttention前向传播

einsum教程网站Einstein Summation in Numpy | Olexa Bilaniuk's IFT6266H16 Course Blog 编写训练模型 import tensorflow as tfclass Model(tf.keras.Model):def __init__(self, num_heads, model_dim):super().__init__
阅读更多...
项目实战系列三: 家居购项目 第四部分

项目实战系列三: 家居购项目 第四部分

购物车 🌳购物车🍆显示购物车🍆更改商品数量🍆清空购物车&&删除商品 🌳生成订单 🌳购物车 需求分析 1.会员登陆后, 可以添加家居到购物车 2.完成购物车的设计和实现 3.每添加一个家居,购物车的数量+1, 并显示 程序框架图 1.新建src/com/zzw/furns/entity/CartItem.java, CartItem-家居项模型 /***
阅读更多...
AI学习指南深度学习篇-带动量的随机梯度下降法的基本原理

AI学习指南深度学习篇-带动量的随机梯度下降法的基本原理

AI学习指南深度学习篇——带动量的随机梯度下降法的基本原理 引言 在深度学习中，优化算法被广泛应用于训练神经网络模型。随机梯度下降法（SGD）是最常用的优化算法之一，但单独使用SGD在收敛速度和稳定性方面存在一些问题。为了应对这些挑战，动量法应运而生。本文将详细介绍动量法的原理，包括动量的概念、指数加权移动平均、参数更新等内容，最后通过实际示例展示动量如何帮助SGD在参数更新过程中平稳地前进。
阅读更多...
线性代数|机器学习-P35距离矩阵和普鲁克问题

线性代数|机器学习-P35距离矩阵和普鲁克问题

文章目录 1. 距离矩阵2. 正交普鲁克问题3. 实例说明 1. 距离矩阵 假设有三个点 x 1 , x 2 , x 3 x_1,x_2,x_3 x1​,x2​,x3​,三个点距离如下： ∣ ∣ x 1 − x 2 ∣ ∣ 2 = 1 , ∣ ∣ x 2 − x 3 ∣ ∣ 2 = 1 , ∣ ∣ x 1 − x 3 ∣ ∣ 2 = 6 \begin{equation} ||x
阅读更多...
AI学习指南深度学习篇-带动量的随机梯度下降法简介

AI学习指南深度学习篇-带动量的随机梯度下降法简介

AI学习指南深度学习篇 - 带动量的随机梯度下降法简介 引言 在深度学习的广阔领域中，优化算法扮演着至关重要的角色。它们不仅决定了模型训练的效率，还直接影响到模型的最终表现之一。随着神经网络模型的不断深化和复杂化，传统的优化算法在许多领域逐渐暴露出其不足之处。带动量的随机梯度下降法（Momentum SGD）应运而生，并被广泛应用于各类深度学习模型中。 在本篇文章中，我们将深入探讨带动量的随
阅读更多...
【线性代数】正定矩阵，二次型函数

【线性代数】正定矩阵，二次型函数

本文主要介绍正定矩阵，二次型函数，及其相关的解析证明过程和各个过程的可视化几何解释（深蓝色字体）。 非常喜欢清华大学张颢老师说过的一段话：如果你不能用可视化的方式看到事情的结果，那么你就很难对这个事情有认知，认知就是直觉，解析的东西可以让你理解，但未必能让你形成直觉，因为他太反直觉了。 正定矩阵 定义 给定一个大小为 n×n 的实对称矩阵 A ，若对于任意长度为 n 的非零向量 ，有 恒成
阅读更多...
代码随想录刷题day25丨491.递增子序列 ，46.全排列 ，47.全排列 II

代码随想录刷题day25丨491.递增子序列 ，46.全排列 ，47.全排列 II

代码随想录刷题day25丨491.递增子序列 ，46.全排列 ，47.全排列 II 1.题目 1.1递增子序列 题目链接：491. 非递减子序列 - 力扣（LeetCode） 视频讲解：回溯算法精讲，树层去重与树枝去重 | LeetCode：491.递增子序列_哔哩哔哩_bilibili 文档讲解：https://programmercarl.com/0491.%E9%80%92%E
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2