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深度学习05-计算图原理(正向反向传播)

深度学习05-计算图原理(正向反向传播)

作者: __流云 | 来源:发表于2018-03-17 22:07 被阅读0次

1. 正向传播

    对于成本函数J(a,b,c) = 3(a + bc),设u=bc,v = a+ bc 故:

u = bc       

v =  a+ u       

J = 3v

   设a=5,b=3,c=2,则有以下计算图:

图1

2. 反向传播

    2.1. 链式法则:

    一个变量a的改变影响其他变量v从而导致函数j值的改变,此时dj/da = dj/dv * dv/da = 3。(参照上图,dj/dv是函数J对v的导数,其他的也是同样的表示方法)

 当要计算某个节点的导数时,有个简便的方法:

dj/du = dj/dv * dv/du   

dj/da = dj/du * du/da 

dj/db = dj/du * du/db

dj/dc = dj/du * du/db

    2.2. 反向传播:

    实际上就是计算函数对各个参数的导数,从后往前计算函数对每个参数的导数即可。参见2.1链式法则。

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