2018年12月28日
计算图上的微积分：反向传播
摘要： 介绍 反向传播是使训练深度模型在计算上易于处理的关键算法。对于现代神经网络，相对于天真的实现，它可以使梯度下降训练的速度提高一千万倍。这是一个模型需要一周的培训和20万年的差异。 除了在深度学习中的应用之外，反向传播是许多其他领域的强大计算工具，从天气预报到分析数值稳定性 - 它只是用不同的名称。实 阅读全文
posted @ 2018-12-28 15:48 编程自习室 阅读(609) 评论(0) 推荐(0) 编辑