Peraturan rantai terbitan ialah salah satu alat matematik penting dalam pembelajaran mesin. Ia digunakan secara meluas dalam algoritma seperti regresi linear, regresi logistik, dan rangkaian saraf. Peraturan ini ialah aplikasi peraturan rantai dalam kalkulus dan membantu kita mengira terbitan fungsi berkenaan dengan pembolehubah.
Fungsi komposit f(x) terdiri daripada berbilang fungsi ringkas, dan setiap fungsi ringkas mempunyai terbitan berkenaan dengan x. Mengikut peraturan rantai, terbitan f(x) berkenaan dengan x boleh diperolehi dengan mendarab dan menambah terbitan bagi fungsi mudah.
Ungkapan formal ialah: jika y=f(u) dan u=g(x), maka terbitan y berkenaan dengan x dy/dx=f'(u)*g'(x).
Formula ini menunjukkan bahawa dengan mengetahui terbitan fungsi mudah berkenaan dengan x dan bagaimana ia digabungkan, kita boleh mengira terbitan fungsi komposit berkenaan dengan x.
Peraturan rantai terbitan memainkan peranan penting dalam algoritma pengoptimuman, terutamanya dalam algoritma pengoptimuman seperti keturunan kecerunan. Ia digunakan untuk mengemas kini parameter model untuk meminimumkan fungsi kehilangan. Idea teras peraturan rantai ialah jika fungsi terdiri daripada berbilang fungsi mudah, maka terbitan fungsi ini berkenaan dengan pembolehubah boleh diperolehi dengan mendarabkan terbitan setiap fungsi ringkas berkenaan dengan pembolehubah. Dalam pembelajaran mesin, peraturan ini digunakan secara meluas untuk mengira kecerunan fungsi kehilangan berkenaan dengan parameter model. Keberkesanan pendekatan ini membolehkan kami melatih rangkaian saraf dalam dengan cekap melalui algoritma perambatan balik.
Dalam pembelajaran mesin, kita selalunya perlu mengoptimumkan parameter, yang melibatkan penyelesaian derivatif fungsi kehilangan berkenaan dengan parameter. Fungsi kehilangan biasanya merupakan fungsi komposit yang terdiri daripada berbilang fungsi mudah, jadi kita perlu menggunakan peraturan rantai untuk mengira derivatif fungsi kehilangan berkenaan dengan parameter.
Katakan kita mempunyai model regresi linear yang mudah Keluaran y model ialah gabungan linear input x, iaitu, y=Wx+b, di mana W dan b ialah parameter model. Jika kita mempunyai fungsi kehilangan L(y,t), dengan t ialah label sebenar, kita boleh mengira kecerunan fungsi kehilangan berkenaan dengan parameter model melalui peraturan rantai:
dL/dW=dL/ dy*dy/dW
dL/db=dL/dy*dy/db
di mana, dL/dy ialah terbitan bagi fungsi kehilangan kepada output, dy/dW dan dy/db ialah derivatif daripada output model kepada parameter. Melalui formula ini, kita boleh mengira kecerunan fungsi kehilangan pada parameter model, dan kemudian menggunakan algoritma pengoptimuman seperti keturunan kecerunan untuk mengemas kini parameter model untuk meminimumkan fungsi kehilangan.
Dalam model yang lebih kompleks, seperti rangkaian saraf, peraturan rantai juga digunakan secara meluas. Rangkaian saraf biasanya terdiri daripada berbilang lapisan tak linear dan linear, masing-masing mempunyai parameter tersendiri. Untuk mengoptimumkan parameter model untuk meminimumkan fungsi kehilangan, kita perlu mengira kecerunan fungsi kehilangan untuk setiap parameter menggunakan peraturan rantai.
Ringkasnya, peraturan rantaian terbitan ialah salah satu alat matematik yang sangat penting dalam pembelajaran mesin Ia boleh membantu kita mengira terbitan fungsi komposit berkenaan dengan pembolehubah tertentu, dan kemudian menggunakannya untuk mengoptimumkan parameter bagi. model untuk meminimumkan fungsi kehilangan.
Atas ialah kandungan terperinci Peraturan derivasi rantaian dalam pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Hei ada, pengekodan ninja! Apa tugas yang berkaitan dengan pengekodan yang anda telah merancang untuk hari itu? Sebelum anda menyelam lebih jauh ke dalam blog ini, saya ingin anda memikirkan semua kesengsaraan yang berkaitan dengan pengekodan anda-lebih jauh menyenaraikan mereka. Selesai? - Let ’

AI Menambah Penyediaan Makanan Walaupun masih dalam penggunaan baru, sistem AI semakin digunakan dalam penyediaan makanan. Robot yang didorong oleh AI digunakan di dapur untuk mengautomasikan tugas penyediaan makanan, seperti membuang burger, membuat pizza, atau memasang SA

Pengenalan Memahami ruang nama, skop, dan tingkah laku pembolehubah dalam fungsi Python adalah penting untuk menulis dengan cekap dan mengelakkan kesilapan runtime atau pengecualian. Dalam artikel ini, kami akan menyelidiki pelbagai ASP

Pengenalan Bayangkan berjalan melalui galeri seni, dikelilingi oleh lukisan dan patung yang terang. Sekarang, bagaimana jika anda boleh bertanya setiap soalan dan mendapatkan jawapan yang bermakna? Anda mungkin bertanya, "Kisah apa yang anda ceritakan?

Meneruskan irama produk, bulan ini MediaTek telah membuat satu siri pengumuman, termasuk Kompanio Ultra dan Dimensity 9400 yang baru. Produk ini mengisi bahagian perniagaan MediaTek yang lebih tradisional, termasuk cip untuk telefon pintar

#1 Google melancarkan Agent2Agent Cerita: Ia Isnin pagi. Sebagai perekrut berkuasa AI, anda bekerja lebih pintar, tidak lebih sukar. Anda log masuk ke papan pemuka syarikat anda di telefon anda. Ia memberitahu anda tiga peranan kritikal telah diperolehi, dijadualkan, dan dijadualkan untuk

Saya akan meneka bahawa anda mesti. Kita semua seolah -olah tahu bahawa psychobabble terdiri daripada pelbagai perbualan yang menggabungkan pelbagai terminologi psikologi dan sering akhirnya menjadi tidak dapat difahami atau sepenuhnya tidak masuk akal. Semua yang anda perlu lakukan untuk memuntahkan fo

Hanya 9.5% plastik yang dihasilkan pada tahun 2022 dibuat daripada bahan kitar semula, menurut satu kajian baru yang diterbitkan minggu ini. Sementara itu, plastik terus menumpuk di tapak pelupusan sampah -dan ekosistem -sekitar dunia. Tetapi bantuan sedang dalam perjalanan. Pasukan Engin


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa