用反向传导思想求导

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== 简介 ==
== 简介 ==
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在[[反向传导算法 | 反向传导算法]]一节中,我们介绍了在稀疏自编码器中用反向传导算法来求梯度的方法。事实证明,反向传导算法与矩阵运算相结合的方法,对于计算复杂矩阵函数(从矩阵到实数的函数,或用符号表示为:从<math>\mathbb{R}^{r \times c} \rightarrow \mathbb{R}</math>)的梯度是十分强大和直观的。
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在[[ 反向传导算法 | 反向传导算法 ]]一节中,我们介绍了在稀疏自编码器中用反向传导算法来求梯度的方法。事实证明,反向传导算法与矩阵运算相结合的方法,对于计算复杂矩阵函数(从矩阵到实数的函数,或用符号表示为:从<math>\mathbb{R}^{r \times c} \rightarrow \mathbb{R}</math>)的梯度是十分强大和直观的。
首先,我们回顾一下反向传导的思想,为了更适合我们的目的,将其稍作修改呈现于下:
首先,我们回顾一下反向传导的思想,为了更适合我们的目的,将其稍作修改呈现于下:

Revision as of 17:39, 16 March 2013

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