Chris Olah · Notes·· 2015-08-31AI 评分28
计算图上的微积分:反向传播
Calculus on Computational Graphs: Backpropagation
AI 导读
summary_zh: 反向传播是训练深度模型的关键算法,相比朴素实现可将梯度下降训练速度提升多达一千万倍。 文章通过计算图讲解导数计算,介绍前向模式与反向模式微分,阐明反向传播通过路径合并高效计算导数的原理。
来源:Chris Olah · Notes · colah.github.io