• 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

relu = tf.nn.relu(tf.matmul(x, W) + b)

C = [...]

[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. iOS_04_数据类型、常量、变量

    一.数据 1.什么是数据 * 生活中时时刻刻都在跟数据打交道,比如体重数据.血压数据.股价数据等.在我们使用计算机的过程中,会接触到各种各样的数据,有文档数据,图片数据,视频数据,还有聊天QQ产生的文 ...

  2. 驱动学习3-make

    在向内核中添加驱动的时候要完成3项工作 (1)在Kconfig中添加新代码对应项目的编译条件(下面Makefile文件中需要用到它定义的的宏变量) (2)将驱动源码添加到对应的目录中 (3)在目录Ma ...

  3. 【习题 3-10 UVA - 1587】Box

    [链接] 我是链接,点我呀:) [题意] 在这里输入题意 [题解] 枚举某个顶角的三个相邻面就好. 看看这三个相邻面有没有对应的面. 以及3个相邻面的6个边. 能否分成2个a,2个b,2个c 也即每个 ...

  4. Eclipse "Could not create java virtual machine"的问题解决

    今天到了新的环境,需要重新搭建Android的开发环境,下载eclipse并安装了JDK1.6后,启动eclipse,发现出现了错误“Could not create Javavirtual mach ...

  5. wepy小程序实现选项卡

    先上效果: 本文是基于前面几篇文章: 使用wepy开发微信小程序商城第一篇:项目初始化 使用wepy开发微信小程序商城第二篇:路由配置和页面结构 使用wepy开发微信小程序商城第三篇:购物车(布局篇) ...

  6. 浅谈求lca

    lca即最近公共祖先,求最近公共祖先的方法大概有3种,其实是窝只听说过3种,这3种做法分别是倍增求lca,树剖求lca和tarjan求lca,但是窝只会前2种,所以这里只说前2种算法了. 首先是倍增求 ...

  7. ImageView的圆角半径

    // 设置imageview的圆角半径 UIImageView *imageView = (UIImageView *)[cell viewWithTag:tag]; imageView.layer. ...

  8. 七步从AngularJS菜鸟到专家（7）：Routing

    这是＂AngularJS – 七步从菜鸟到专家＂系列的第七篇. 在第一篇,我们展示了如何開始搭建一个AngularaJS应用.在第四.五篇我们讨论了Angular内建的directives.上一篇了解 ...

  9. thinkphp自动完成、软删除 和时间戳

    thinkphp自动完成.软删除 和时间戳 一.总结 自动完成:没有手动赋值的情况下进行手动处理 软删除:实现假删除,可以进行恢复 时间戳:系统支持自动写入创建和更新的时间戳字段 二.thinkphp ...

  10. POJ2739_Sum of Consecutive Prime Numbers【筛法求素数】【枚举】

    Sum of Consecutive Prime Numbers Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 19350 Ac ...