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用python学习微积分（四） 链式法则及高阶导数（下）- 链式法则

本文内容来自学习麻省理工学院公开课：单变量微积分-链式法则及高阶导数-网易公开课 一、公式推导 被引伸的问题,一个复合的函数如何求导？如: 可以添加中间变量t： ( 内部 ) ( 外部 ) 之所以可以这样做，是因为： 当 t->0 ，公式变为 先计算 再计算 所以 也可以写成 一道习题：y = si

12.链式法则

1：链式法则：用于对权值参数的优化 （1）链式法则的求导过程    （2）在pytorch中验证链式法则  

DL之BP：神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算图解释)、案例应用之详细攻略

DL之BP：神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算图解释)、案例应用之详细攻略 相关文章：DL之DNN之BP：神经网络算法简介之BP算法/GD算法之不需要额外任何文字，只需要八张图讲清楚BP类神经网络的工作原理     目录 BP算法思路简介 1、神经网络训练的优化目标 2、梯度下降 3、反向

链式法则

目录Derivative RulesChain ruleDerivative RulesChain ruleimport tensorflow as tfx = tf.constant(1.) w1 = tf.constant(2.) b1 = tf.constant(1.) w2 = tf.constant(2.) b2 = tf.constant(1.) with tf.GradientTape(persistent=True) as tape:     tape.

隐微分法

隐微分法   图1 根据链式法则(图1)，得

Pytorch 链式法则求梯度

x经过参数w1和b1得到y1，y1再通过w2和b2得到y2，要求y2对w1的导数，可以求y2对y1然后y1对w1的导数。PyTorch可以自动使用链式法则对复杂的导数求解。 import torch x = torch.tensor(1.2) w1 = torch.tensor(2.3, requires_grad=True) b1 = torch.tensor(1.3) y1 = x * w1 + b1 w2

联合概率密度，条件概率，乘法公式，求和公式，边缘分布，链式法则

 联合概率密度  P(A^B) 条件概率 从面积比例看出，P(A|B)等于B中A的面积（P(A^B)）除以B的面积（P(B)）。 乘法公式（乘积法则） 假如事件A与B相互独立，那么： 相互独立：表示两个事件互不影响。 互斥：表示两个事件不能同时发生。互斥事件一定不独立（因为一件事的发生导致了另一件事不能发生）； 独立事