09.6 本方案计算衍生物

内容与核心概念

在上一页上,一个重量被多次使用。
自动差别保留行动的联系,适用已经研究过的当地规则;它不猜测梯度或选择乐观主义者。
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.
规则产生一个运作系统
价值存储数据、 本地衍生物的底部和边缘。 添加/ 毫尔创造新的对象 。 向后建立秩序, 净化放射性物质, 种子化输出单位和集成贡献 。
这是一个非常有限的 AD 引擎, 而不是一个预设的梯子表 。 浏览器由 tang/ relu 和 erealized 阶梯支持。 Python 示例可以自行下载和运行 。
检查。
将梯度与中心差[L( ⁇ h) /( 2h) 在 h=1e-5 上对每个坐标值进行比较。 避免 ReLU 的不可区分点: 0 的差数不一定与公约相吻合。 数字测试检查定着物的执行情况, 但不取代整个程序的正式证据 。
它没有得到高压广播、高阶移植、现场突变和GPU的支持。这是一个透明的基础,在测试变异剂后可以扩大。
实际执行计算
目前为止,课程在程序。
class Value:
def __init__(self,data,parents=()):
self.data=float(data); self.grad=0.0; self.parents=list(parents)
def __add__(self,other):
return Value(self.data+other.data,[(self,1.0),(other,1.0)])
def __mul__(self,other):
return Value(self.data*other.data,[(self,other.data),(other,self.data)])
def backward(self):
# Полный исполняемый пример — по ссылке ниже.
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 。
这是一个显而易见的引擎契约; 其它框架可以在挑战之间积累。
计算机存储处如何编号和进行如此多的类似操作?
第09章的皮顿实例
学术基础