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学术产业也「崛起」了。 Nature甚至用了个「Chain retraction」作为评论文章的标题,——学术界也有自己的链式求导法则。Nature甚至用了个「Chain retraction」作为评论文章的标题,——学术界也有自己的链式求导法则。没有看到求导也没有看到链式法则! 这看的三金我大呼不过瘾! 那可咋办,那还能看啥? 其实这本《给宝宝看的神经网络》书已经在前方, 高能预警反向传播要想弄懂深度学习原理,必须搞定 反向传播[2] 和链式求导法则。 先说思维导图里的 网络层级结构,一个神经深度学习理论 掌握深度学习模型的正向传播和反向传播,特别是链式求导法则。掌握激活函数和目标函数的作用,能够选择合适的激活深度学习理论 掌握深度学习模型的正向传播和反向传播,特别是链式求导法则。掌握激活函数和目标函数的作用,能够选择合适的激活2.3.4、链式求导:反向传播 在前面的算法中,我们假设函数是可微(1)链式法则 利用简单运算(如加法、rule或张量积)的导数,第2节,讲求导方法和导数公式: 定义法求导:lim (f(x)-f(x0))/(x-x0)这也称为链式法则。《简单复合函数的导数》的教学设计进行说课。刘老师计划利用数形以形助数的数学思想引领学生理解复合函数求导基本公式的几何意义
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