深度学习的数学原理_生成式深度学习的数学原理.pdf

作者：IT小白 | 2024-03-25 19:14:32

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生成式深度学习的数学原理.pdf

在网络中，假定输入为X，输出为Y，其网络结构的参数为W和b,每次训练的损失函数为L(w,b),Cost函数J(w,b)

则：Y= W*X+b

也就是W和b与网络模型的好坏的直接相关；同时训练就是训练的W和b参数让J最小

在tf中存在计算图的前向传导和BP（后向传导）修正参数，假定计算：F(a,b,c) = 3(a+bc)

d代表计算梯度，则：

由上图知：计算图是从前向后计算，而计算梯度则是从后向前计算（故叫BP）。

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