Theano学习-梯度计算

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1. 计算梯度创建一个函数 $y$ ,并且计算关于其参数 $x$ 的微分. 为了实现这一功能,将使用函数 $T.grad$ . 例如:计算 $x^2$ 关于参数 $x$ 的梯度. 注:$ d(x^2)/d(x) = 2 * x$. 以下就是计算该梯度的 Python 代码: import numpy import theano import theano.tensor as T from theano import pp x = T.dscalar('x') y = x *…

Theano 学习笔记(一)

Theano 学习笔记(一) theano 为什么要定义共享变量? 定义共享变量的原因在于GPU的使用,如果不定义共享的话,那么当GPU调用这些变量时,遇到一次就要调用一次,这样就会花费大量时间在数据存取上,导致使用GPU代码运行很慢,甚至比仅用CPU还慢. 共享变量的类型必须为floatX 因为GPU要求在floatX上操作,所以所有的共享变量都要声明为floatX类型 shared_x = theano.shared(numpy.asarray(data_x, dtype=theano.co…

Softmax 损失-梯度计算

本文介绍Softmax运算.Softmax损失函数及其反向传播梯度计算, 内容上承接前两篇博文损失函数 & 手推反向传播公式. Softmax 梯度设有K类, 那么期望标签y形如$[0,0,...0,1,0...0]^T$的one-hot的形式. softmax层的输出为$[a_1,a_2,...,a_j,...a_K]^T$, 其中第j类的softmax输出为: \[ \begin{align} a_{j} &= \frac{\exp(z_{j})}{\sum_{k=1}^K…

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度计算和实现进行了较为详细的介绍.如有错误欢迎指出. 首先先简单总结一下, 实现反向传播过程主要就是完成两个任务: 实现不同操作输出对输入的梯度计算实现根据链式法则计算损失函数对不同节点的梯度计算再附上SimpleFlow的代码地址: https://github.com/PytLab/simp…

多类 SVM 的损失函数及其梯度计算

CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition -- optimization 1. 多类 SVM 的损失函数(Multiclass SVM loss) 在给出类别预测前的输出结果是实数值, 也即根据 score function 得到的 score(s=f(xi,W)), Li=∑j≠yimax(0,sj−syi+Δ),Δ=1(一般情况下) yi 表示真实的类别,syi 在真实类别上的得分: sj,j≠yi 在其他非真实类…

吴裕雄 python 机器学习——集成学习梯度提升决策树GradientBoostingRegressor回归模型

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' #使用 scikit-learn 自带的一个糖尿病病人的数据集 diabetes = datasets.load_di…