• 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. [D3] Add label text

    If we want to add text to a node or a image // Create container for the images const svgNodes = svg ...

  2. 【AtCoder Beginner Contest 074 C】Sugar Water

    [链接]h在这里写链接 [题意] 让你在杯子里加糖或加水. (4种操作类型) 糖或水之间有一定关系. 糖和水的总量也有限制. 问你糖水浓度的最大时,糖和糖水的量. [题解] 写个dfs就好. 每次有4 ...

  3. Spring拦截器和Servlet过滤器区别

    http://blog.csdn.net/chenleixing/article/details/44573495

  4. Python内部机制-PyObject对象

    PyObject对象机制的基石 学过Python的人应该非常清晰,Python中一切都是对象,全部的对象都有一个共同的基类,对于本篇博文来说,一切皆是对象则是探索Python的对象机制的一个入口点.我 ...

  5. ios移动旋转缩放动画

    //移动旋转动画效果 CATransform3D rotate = CATransform3DMakeRotation(70.0 * M_PI / 180.0, 0.0, 0.0, 1.0); CAT ...

  6. 关于Altium Designer的一些设置

    把原理图设置成A4纸张,是为了便于打印机打印出原理图来 原理图一定一定要和pcb图保持一致,这样是为了以后查找错误方便...

  7. axios采坑之路

    POST请求设置Content-Type 由于后端采用的是form表单形式上送参数,需要设置Content-Type axios设置如下 const _axios = axios.create(con ...

  8. CImage将图片转为指定像素大小

    CFileDialog fDlg(true, "jpg", "",   OFN_HIDEREADONLY | OFN_OVERWRITEPROMPT,   &q ...

  9. Nginx+Tomcat搭建高性能负载均衡集群的实现方法

    一.    目标实现高性能负载均衡的Tomcat集群: 二.步骤 1.首先下载Nginx,要下载稳定版: 2.然后解压两个Tomcat,分别命名为apache-tomcat-6.0.33-1和apac ...

  10. Python 细节与基础拾遗

    locals():当前环境下的全部局部变量,字典(dict)类型,所有的 key 均为字符串类型: if 'sess' in locals() and sess is not None: print( ...