自己的视频笔记，不构成任何学习建议。谨慎观看，默默从宽

ref1 backpropagation explain part1: 直观感受

https://www.youtube.com/watch?v=XE3krf3CQls&list=PLZbbT5o_s2xq7LwI2y8_QtvuXZedL6tQU&index=26

notes

Xnip2021-08-29_14-25-23.jpg 完整的 反向传播.png 总结

math

• chain rule

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ref part 2 下层的 数学标记

在继续 深入 back propagation 之前，我们应该理解 一些数学 的符号

https://www.youtube.com/watch?v=2mSysRx-1c0&list=PLZbbT5o_s2xq7LwI2y8_QtvuXZedL6tQU&index=26

notes

视频内容：

框架

开始部分

sgd

gradient

update weights

数学部分

标记 k用来标记上一层的nodes W_jk_superScript_L的意思 W_j_superScript_L的意思 Z_j_superScript_L的意思

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back propogation 是 一个 iteration 的过程

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ref 3 back propogation part 3 Mathmetical observation

https://www.youtube.com/watch?v=G5b4jRBKNxw&list=PLZbbT5o_s2xq7LwI2y8_QtvuXZedL6tQU&index=27

这里是数学观察

三个目标

• 如何 表达 loss function
• 如何表达 一个 节点 的 输入 输出
• 如何 区分 loss function

给你 图片 的 解释 overview

整体流程.png

notes

lossC0的定义 zj作为 input L层的激励输出表达式 c_0作为函数了.png g也是函数？.png 好的，现在 z 也是 函数了

把上面 的玩意 都变成 函数 之后：

image.png checkpoint

备注： 实际上 ，你看到了 c0 aka loss ,就是 一个 依赖 了 很多 其他 东西 的东西

• 它 依赖了 activatin 函数，
• 依赖了输入
• 依赖 的权重

loss 的 计算 就可以 subject to weights 进行 导数 的计算

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ref part 4 计算 渐变 / 梯度

https://www.youtube.com/watch?v=Zr5viAZGndE&list=PLZbbT5o_s2xq7LwI2y8_QtvuXZedL6tQU&index=28

notes

你已经知道 ，上一届 的 主题，就是 用 数学 的方式 ，让你 理解 了 神经网路 的数学 表达

比如 激励函数， input ，权重，loss 函数的 表达

这里 这一届 我们 就 计算 gradient

大纲：

大纲

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differentiate the loss

咱们 先从 一个 node 开始 举例

看看这两个 nodes 吧

那咱们 关注 的 W_12 这个 权重 的 loss C_0 就是：

C_0 的 loss 表达式

于是，我们得出 一个 终极 的 等式：

终极等式，loss关于weight12 的导数计算 公式

解释一下 来由：

来由

然后我们 详细 看看：这个复杂的等式

从第一个 部分开始：

第一个部分即将被计算出来了

如下计算即可：

关于 a1 的导数

备注： 的导数 就是

你把 上面 的 a1 换成 X ，就能理解 最后 那个

这你能理解吧？

了吧

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接着 看 第二个 term

第二个 term；激励a对输入z的导数.png 就这样算.png

上面 吧 j 换成 1 了

还有就是 F(x) 对 x 求道 ，就是 ,

所以 你看到 对 求道 ，就是

注意 这里 的 g 就是 activation function 的数学表示而已，是一个函数

流程里面的g函数是激励函数

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好，现在搞 第三个 term：输入 对 目标权重

第三个 term.png

输入 是 多个 前一层网络 的 许多 权重 连线 ，连过来的，但是我 就关心： 这一个 权重，这也就导致 其他 权重连线过来的 值，并不会 对 求导得到什么东西，只会得到 0； 所以下图 ，说： 就他有用，其他的都没用

搞 出来了.png

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三个 都成了

现在 回头看看 overall result

overall object

一个 sample ，say 0 吧， 对 weight 12 的 更新 效果。

然后 是 n 个sample ， 批发给 wieght 12 进行 loss 计算，是如下的：

n个 sample都上来之后，对于 weight 12 计算 loss

好，上面 就是 n 个 sample 计算 某个 weight ，这里 是 weight 12 ,

但是 同样的操作 ， 会 对 所有的 weight 进行 重复，不只是 weight 12 这样被搞，整个 weights 都会被搞 。

于是 ，整个网络 就被 你 的 back propogation 给搞更新了哈。

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好的，到这里 ref 4 结束

你知道 如何 计算 loss 的细节了。

ref 5 final

https://www.youtube.com/watch?v=xClK__CqZnQ&list=PLZbbT5o_s2xq7LwI2y8_QtvuXZedL6tQU&index=29

notes

image.png

现在我们的重心，在于计算 中间层 的 loss， 或者说，中间层 的 那些 weights 如何影响 最后 的 output 我们很关心。

计算方式 和 之前 很像 ，但是 有所不同：

image.png

在等式 的 右边 ，第 2，3 项 都和以前一样地计算；

但是 第一项 ，计算方式 就是 不同的了

我们很关心 第一项 的计算：

image.png

因为：

image.png

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开始 搞把

不是输出层的那些 点，其 权重更新，会比 output layer 的权重更新更加复杂

我们关注 的点：倒数第二层，2 号点，其激励函数， 这样表示：

关注他.png

然后 他的 损失 的 导数 ，就是 这样表示

他对应的导数表达式子.png

把它 展开，我们就得到：

展开后

还记得上一届 的 loss 求道 的 狮子 吗？

上一届 的 loss 求道 的 狮子.png

上面 两者 很像吧

但是我指出 两个 不同：（还有个不同，天天认为是 求的 对象不同， 一个 是a 一个是w）

第一个就是 我们这一届 的有 sum 部分

为什么 有 sum 部分，就是因为 之前层 的 一个 激励函数 将会 影响 所有的输出nodes

之前层 的 一个 激励函数 将会 影响 所有的输出nodes

所以，咱们现在 就必须 有 sum 的操作了。

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上一届 我们已经 计算了 这两个：

他们已经在上一个 视频 计算过了

所以就不说他们呢了

第二个 不同，就是 第三个

第三个项目

继续看看我们要求的东西，在网络中的位置

红色，2号点，是关注的中心.png

最后一层，第 j 个node 的输入：

最后一层，第 j 个node 的输入.png

让这个 输入 对 前一层 的激励函数 求道 ：

输入 对 前一层 的激励函数 求道.png

记住，本层 的 输入，总是 由 前一层 所有 的nodes 经过 weights 打入的，前一层 有 k 个 nodes ，那么 weights 就会 有 k 个。 这个 公式 里面 的 k ，也就是 这个意思：前一层 有 k 个 nodes

算一下吧：

展开之

展开，使用power rule!!!!.png

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好的，回到 我们 最初的梦想，这里就是 输出 c0 loss 对于 L - 1 层 的 a2 激励函数 的导数：

对于激励函数的导数，出来了

然后 是 权重，举个例子，L - 1 层 的 :

对于 权重的导数，也就出来了.png

end