• maxpooling 的 max 函数关于某变量的偏导也是分段的，关于它就是 1，不关于它就是 0；
  • BP 是反向传播求关于参数的偏导，SGD 则是梯度更新，是优化算法；

1. 一个实例

  1. relu = tf.nn.relu(tf.matmul(x, W) + b)
  2. C = [...]
  4. [db, dW, dx] = tf.gradient(C, [b, w, x])

TensorFlow 学习（八）—— 梯度计算（gradient computation）的更多相关文章

  1. 强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)

    在前面讲到的DQN系列强化学习算法中,我们主要对价值函数进行了近似表示,基于价值来学习.这种Value Based强化学习方法在很多领域都得到比较好的应用,但是Value Based强化学习方法也有很 ...

  2. 深度学习课程笔记（十三）深度强化学习 --- 策略梯度方法（Policy Gradient Methods）

    深度学习课程笔记(十三)深度强化学习 --- 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 2018-07-17 16:50:12 Reference:https://www.you ...

  3. 实现属于自己的TensorFlow(二) - 梯度计算与反向传播

    前言 上一篇中介绍了计算图以及前向传播的实现,本文中将主要介绍对于模型优化非常重要的反向传播算法以及反向传播算法中梯度计算的实现.因为在计算梯度的时候需要涉及到矩阵梯度的计算,本文针对几种常用操作的梯 ...

  4. Tensorflow 学习笔记 -----gradient

    Tensorflow 的求梯度函数: [db, dW, dx] = tf.gradient(C, [b, w, x]) 在调试时用处较大. 实例: import tensorflow as tf im ...

  5. TensorFlow学习笔记之--[compute_gradients和apply_gradients原理浅析]

    I optimizer.minimize(loss, var_list) 我们都知道,TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数,例如GradientDescentOptimizer.这个方法会自 ...

  6. tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据（2）

    tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例 ...

  7. tensorflow学习笔记——自编码器及多层感知器

    1,自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这 ...

  8. TensorFlow学习笔记——LeNet-5（训练自己的数据集）

    在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接:请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型.那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练 ...

  9. tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据（1）

    续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有He ...

  10. TensorFlow学习笔记13-循环、递归神经网络

    循环神经网络(RNN) 卷积网络专门处理网格化的数据,而循环网络专门处理序列化的数据. 一般的神经网络结构为: 一般的神经网络结构的前提假设是:元素之间是相互独立的,输入.输出都是独立的. 现实世界中 ...

随机推荐

  1. 人工智能计算器AI Calculator 3.3.0 具体破解思路&教程

    人工智能计算器AI Calculator 3.3.0 具体破解思路&教程 [文章标题]:人工智能计算器AI Calculator 3.3.0 具体破解思路&教程 [文章作者]: Eri ...

  2. Python写爬虫-爬甘农大学校新闻

    Python写网络爬虫(一) 关于Python: 学过C. 学过C++. 最后还是学Java来吃饭. 一直在Java的小世界里混迹. 有句话说: "Life is short, you ne ...

  3. js中#代表什么

    js中#代表什么 一.总结 1.#号:代表id选择器  2. $('#div1'). : 常用用法,前面也有$符号 二."#"在js中代表什么 js里我不曾看到用到‘#’的代码端, ...

  4. Android Mvvm模式的理解

    1. Mvvm是什么,Mvvm是怎么来的?Mvvm模式广泛应用在WPF项目开发中,使用此模式可以把UI和业务逻辑分离开,使UI设计人员和业务逻辑人员能够分工明确. Mvvm模式是根据MVP模式来的,可 ...

  5. JS实现弹性势能效果(弹力球效果[实现插件封装])

    <!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta charset="UTF-8&quo ...

  6. （转）Could not execute auto check for display colors using command /usr/bin/xdpyinfo. Check if the DISPL

    转自:http://blog.csdn.net/huashnag/article/details/9357517 Starting Oracle Universal Installer... Chec ...

  7. Day2：购物车小程序

    一.购物车小程序第一版 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author:Hiuhung Wan product_list = [ (&quo ...

  8. [Nuxt] Update Vuex State with Mutations and MapMutations in Vue.js

    You commit changes to state in Vuex using defined mutations. You can easily access these state mutat ...

  9. 安装spark1.3.1单机环境 分类： B8_SPARK 2015-04-27 14:52 1873人阅读 评论(0) 收藏

    本文介绍安装spark单机环境的方法,可用于测试及开发.主要分成以下4部分: (1)环境准备 (2)安装scala (3)安装spark (4)验证安装情况 1.环境准备 (1)配套软件版本要求:Sp ...

  10. linux中的rootfs/initrd/ramfs/initramfs

    什么是ramfs?ramfs是空间规模动态变化的RAM文件系统.它非常简单,是用来实现Linux缓存机制(缓存page cache and dentry cache)的文件系统.通常情况下,Linux ...