09.5 多次使用一个加权数

内容与核心概念

在上一页,从一个错误到所有加权。
每一方式的贡献,都需要被折叠起来,而不是被最终结果重写。
我们要挽救行为,回到错误, 将不同路径的积存加到总重量上。这是一个自动的区别, 而不是一种猜测方向的新方法。
Для изменения рисунка включитеJavaScript; расчёт и теория доступны далее.
一个节点两次使用两次
Letu =x2, L= u+u,x=2, Forward 给予 u= 4,L=8, 加上 将两个贡献,1 传送到总计2, 然后方形传输 rad(x) = 2x2x=8。
+=
四点 向前保持正确 后向崩溃
d
L
d
x
=
(
1
+
1
)
d
u
d
x
=
2
⋅
2
x
.
\frac{dL}{dx}=(1+1)\frac{du}{dx}=2\cdot2x.
d
x
d
L
​
=
(
1
+
1
)
d
x
d
u
​
=
2
⋅
2
x
.
每一个都参观地形种类
结结结
一次, 边缘保持和弦。 无法删除重复。 在批量 MLP 中, 一般参数也影响几个例子; 其辐射性以损失平均率将所有这些方法相加。
研究。
创建 L=( x+x) *( x + x) 。 比较此选项与 usal u=x+X 和版本, 不同的 u,v 包含相同表达式。 正确的衍生8x 将匹配, 尽管交易数量不同 。
再往后退一点
某些游戏作品在分批之间积累了长线。 我们的引擎在完全落后之前会磨去所有可以实现的节点: 第二次调用重复了结果, 而不是加倍。 这是明确的执行协议, 不是通用的PyTorrch合同 。
x=2
u=x*x
grad_u=1+1
grad_x=grad_u*x+grad_u*x
assert u+u==8 and grad_x==8
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
节点是一次性的,但边缘的频率是固定的。
程序计算衍生物。 这个问题如何继续 ?
第09章的皮顿实例
学术基础