🗊Презентация Backpropagation

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Backpropagation, слайд №1Backpropagation, слайд №2Backpropagation, слайд №3Backpropagation, слайд №4Backpropagation, слайд №5Backpropagation, слайд №6Backpropagation, слайд №7Backpropagation, слайд №8Backpropagation, слайд №9Backpropagation, слайд №10Backpropagation, слайд №11Backpropagation, слайд №12Backpropagation, слайд №13Backpropagation, слайд №14Backpropagation, слайд №15Backpropagation, слайд №16
Скачать
Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Backpropagation. Доклад-сообщение содержит 16 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1


Backpropagation Семинар 3
Описание слайда:
Backpropagation Семинар 3

Слайд 2


Общая схема обучения
Описание слайда:
Общая схема обучения

Слайд 3


Computational graph
Описание слайда:
Computational graph

Слайд 4


Example 1. Sigmoid
Описание слайда:
Example 1. Sigmoid

Слайд 5


Example 1. Sigmoid
Описание слайда:
Example 1. Sigmoid

Слайд 6


Staged computation
Описание слайда:
Staged computation

Слайд 7


Gradient checking Проверка корректности производной: Если – вектор:
Описание слайда:
Gradient checking Проверка корректности производной: Если – вектор:

Слайд 8


Patterns
Описание слайда:
Patterns

Слайд 9


Patterns
Описание слайда:
Patterns

Слайд 10


Example 2. Матрицы
Описание слайда:
Example 2. Матрицы

Слайд 11


Example 2. Матрицы Если Z = XY,  то зная dZ имеем: далее dx = df / dx dY = XTdZ dX = dZYT Dimension analysis X и dX должны иметь одинаковую размерность Неплохое объяснение http://cs231n.stanford.edu/vecDerivs.pdf
Описание слайда:
Example 2. Матрицы Если Z = XY,  то зная dZ имеем: далее dx = df / dx dY = XTdZ dX = dZYT Dimension analysis X и dX должны иметь одинаковую размерность Неплохое объяснение http://cs231n.stanford.edu/vecDerivs.pdf

Слайд 12


Example 3. Simple NN
Описание слайда:
Example 3. Simple NN

Слайд 13


Example 4. Softmax
Описание слайда:
Example 4. Softmax

Слайд 14


Example 4. Softmax
Описание слайда:
Example 4. Softmax

Слайд 15


На практике backprop для softmax и cross-entropy loss обычно считают вместе В таком случае получается очень простая формула для градиента
Описание слайда:
На практике backprop для softmax и cross-entropy loss обычно считают вместе В таком случае получается очень простая формула для градиента

Слайд 16


Что посмотреть? Course notes стэнфордского курса по данной теме: http://cs231n.github.io/optimization-2/ http://cs231n.github.io/neural-networks-3/ Классная видео-визуализация с объяснениями: https://www.youtube.com/watch?v=Ilg3gGewQ5U Еще одна неплохая визуализация: https://google-developers.appspot.com/machine-learning/crash-course/backprop-scroll/
Описание слайда:
Что посмотреть? Course notes стэнфордского курса по данной теме: http://cs231n.github.io/optimization-2/ http://cs231n.github.io/neural-networks-3/ Классная видео-визуализация с объяснениями: https://www.youtube.com/watch?v=Ilg3gGewQ5U Еще одна неплохая визуализация: https://google-developers.appspot.com/machine-learning/crash-course/backprop-scroll/

Скачать

Теги Backpropagation
Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию