8.8.6 通过该区段的直接路线

内容与核心概念

在上一页,一个矢量的平均值和规模。
输入是转型的结果。 这为数值和衍生物保留了一条单独的路径 。
一层为下一层创建中间符号。 非线性不允许将整个序列折叠到一个表格中。 直接分支会将更正添加到上一个状态 。
Для изменения рисунка включитеJavaScript; расчёт и теория доступны далее.
学习校正和维护直接路径
剩余区块计算 y=x+F(x) 。 形状必须重合; 否则, 需要一个清晰的预测, 而不是随机的广播。 F=0 的结果为身份。 这是设计属性, 而非最初的 F 必然很小的断言 。
J
y
=
I
+
J
F
,
∇
x
L
=
(
I
+
J
F
)
T
∇
y
L
.
J_y=I+J_F,\qquad \nabla_xL=(I+J_F)^T\nabla_yL.
J
y
​
=
I
+
J
F
​
,
∇
x
​
L
=
(
I
+
J
F
​
)
T
∇
y
​
L
.
Let F(x) = g-reLU(x)、 x=[-1.2], g=.5。 然后 F=[0.1], y=[ -1.3], Jacobian diag(1.1.5). 没有跳过输出[1.1] , Jakobian Diago(0.5):负坐标已失去直接依赖性。
实验。
关闭上一个 F 的跳过 。 然后在正1+F+F=0 上加上 g= - 1: 。 所以剩余不能保证任何重量的非零梯度 - 存款可以补偿。 “ 一条路径” 并不意味着总衍生物总是 > 1 。
身份 Scip 并不增加权重。 添加一个部件上的一个操作成本, 保存活动对感应内存很重要。 下一章开启了一个算法, 概括两个分支的存款 :
备份和小型自动
.
x,g=[-1,2],.5
F=[g*max(0,v) for v in x]
y=[a+b for a,b in zip(x,F)]
assert F==[0,1] and y==[-1,3]
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 。
两个分支机构都参与衍生产品,可得到补偿。
我们如何发现其所有参数对一个共同错误的影响?
第08章Python实例
学术基础