总结xgboost（极限梯度提升算法）：在分类和回归上都拥有超高性能的先进评估器梯度提升树原理：通过不停的迭代，得到很多的弱评估器，当迭代结束后得到 k 个弱评估模型就是一棵树，每棵树都会有叶子节点，给每个叶子节点赋一个权重值，权重值累加得结果就是我们最终得梯度提升树返回得预测结果xgboostxgboost简介XGBoost全称是eXtreme Gradient Boosting，可译为极限梯度
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2023-09-16 21:44:12
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下山问题假设我们位于黄山的某个山腰处，山势连绵不绝，不知道怎么下山。于是决定走一步算一步，也就是每次沿着当前位置最陡峭最易下山的方向前进一小步，然后继续沿下一个位置最陡方向前进一小步。这样一步一步走下去，一直走到觉得我们已经到了山脚。这里的下山最陡的方向就是梯度的负方向。首先理解什么是梯度？通俗来说，梯度就是表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得较大值，即函数在当前位置的导数。其中，θo是自
上次讲了导数和偏导数的基础，那么这些还不足以使用起来，今天就来讲讲误差反向传播中用来解决复杂函数求导的链式法则。1 复合函数已知函数y=f(u)，当u表示为u=g(x)时,y作为x的函数就可以表示为y=f(g(x))这样的嵌套结构，这种嵌套结构的函数，就称为f(u)、g(x)的复合函数。2 链式法则2.1 单变量函数链式法则已知单变量函数y=f(u)，当uu表示为单变量函数u=g(x)时，复合函数
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2021-04-06 10:47:16
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前言在学习神经网络的时候，一直不理解反向传播算法，看到一大堆公式，总是一头雾水。看了很多大佬的分析和解说，最后通过自己一步步的分析和理解发现，相比直接看公式和方程，似乎一个简单的例子更容易理解这种看似复杂实际上并不复杂的算法，下面主要通过一个简单的例子来表达我对BP（反向传播算法）的理解。链式法则（乘法法则）如果已经理解链式法则的可以忽略这一部分。链式法则可以说是反向传播算法的重中之重，几乎每一步
目录Derivative RulesChain ruleDerivative RulesChain ruleimport tensorflow as tfx = tf.constant(1.)
w1 = tf.constant(2.)
b1 = tf.constant(1.)
w2 = tf.constant(2.)
b2 = tf.constant(1.)
with tf.GradientTa
原创
2021-04-15 18:43:00
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目录 Derivative Rules Chain rule Derivative Rules Chain rule import tensorflow as tf x = tf.constant(1.) w1 = tf.constant(2.) b1 = tf.constant(1.) w2 =
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2020-12-11 23:08:00
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上一节中提到，分类函数是神经网络正向传播的最后一层。但是如果要进行训练，我们只有预测结果是不够的，我们需要拿预测结果跟真实值进行对比，根据对比结果判断我们的神经网络是不是够好。 也就是说我们需要在分类函数后面增加一层：计算损失值。计算损失值这一层才是神经网络真正的最后一层。有了损失值之后，我们反过来优化每一层的参数值----这就是反向传播。反向传播中的优化过程需要使用梯度下降算法。典型的梯度下降算
1. 梯度下降法（Gradient Descent）梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢
# 神经网络链式法则
## 1. 简介
神经网络链式法则（Neural Network Chain Rule）是在神经网络训练过程中非常重要的一个概念。它用于计算损失函数对于神经网络参数的梯度，进而用梯度下降等优化算法进行参数更新。对于刚入行的小白来说，理解和实现神经网络链式法则是非常重要的一步。
## 2. 流程
下面是实现神经网络链式法则的一般流程，我们将使用表格的形式展示：
| 步骤
原创
2023-08-12 09:42:59
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链式法则是微积分中的求导法则，用于求一个复合函数的导数，是在微积分的求导运算合函数
一元函数的导数对于函数\(y=f(x)\)，导数可记做\(f'(x_0)\)、\(y'|x=x_0\)或\(\frac{dy}{dx}|x=x_0 \)。定义如下：\[f'(x_0) = \lim_{\Delta x \to 0}\frac{\Delta y}{\Delta x} = \lim_{\Delta x \to 0}\frac{f(x_0+\Delta x) - f(x)}{\Delta...
原创
2021-05-30 21:27:07
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百度笔试记录BF算法的复杂度？BF算法(Brute Force)，即暴力算法，是普通的模式匹配算法。BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。BF算法是一种蛮力算法。BF算法复杂度 O(M*N)Dijkstra算法迪杰斯特拉(Dij
深度学习入门（6）误差反向传播基础---计算图与链式法则
原创
2022-11-29 16:25:01
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一、链式法则链式法则用于求符合函数的导数，广泛应用于神经网络中的反向传播算法。链式法则：链式法则在神经网络中的应用:二、反向传播原理引入(引自知乎)以的偏导为例，其复合关系图如下 当a=2,b=1时,e的梯度我们可以用偏导关系来表示利用链式法则进行推导: 规律总结: 求偏导，可以从当前点，一直累乘到叶子结点，并求和。三、举个栗子1、题目描述现在有如下网络层第一层:输入层；第二层:隐含层；第
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2023-07-17 15:27:01
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0.前言深度学习中最常见的是各种向量还有矩阵运算，经常会涉及到求导操作。因此准确理解向量矩阵的求导操作就显得非常重要，对我们推导计算过程以及代码书写核对有非常大的帮助。 神经网络中最常见的操作为向量，矩阵乘法，在求导的时候经常需要用到链式法则，链式法则在计算过程中会稍微麻烦，下面我们来详细推导一下，推导过程全程简单明了，稍微有点数学基础的同学都能看明白。1.标量对标量的链式求导假设x, y, z都
偏（partial）针对的是多变量微分，
0. 复合函数求导的链式法则
f(u(x)) 是复合函数，则 f(u(x)) 关于 x 的导数为：
(f(u(x)))′=f′(u(x))u′(x)
注意表示求一阶导的撇（'）所在的位置：
(f(u(x)))′：表示对 x 求导；
f′(u(x)) 则表示对 u(⋅) 求导；
复合函数的另一种表达形式为：
dydx=dydz⋅dzdx
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2016-08-11 13:01:00
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偏（partial）针对的是多变量微分，0. 复合函数求导的链式法则f(u(x)) 是复合函数，则 f(u(x)) 关于 x 的导数为：(f(u(x)))′=f′(u(x))u′(x)注意表示求一阶导的撇（'）所在的位置：
(f(u(x)))′：表示对 x 求导；
f′(u(x)) 则表示对 u(⋅) 求导；
复合函数的另一种表达形式为：dydx=dydz⋅dzdx1. 偏导下链式法
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2016-08-11 13:01:00
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神经网络的反向传播到底是个什么样的过程？今天就用链式求导揭开这个黑盒子。这对于理解和设计神经网络很有帮助。
Farewell to Mutual Information: Variational Distillation for Cross-Modal Person Re-Identification摘要：信息瓶颈 (IB) 通过在最小化冗余的同时保留与预测标签相关的所有信息，为表示学习提供了信息论原理。尽管 IB 原理已应用于广泛的应用，但它的优化仍然是一个具有挑战性的问题，严重依赖于互信息的准确估计
目录
向量对向量
标量对多个向量
标量对多个矩阵
矩阵向量求导小结
求导的自变量和因变量直接有复杂的多层链式求导的关系，此时微分法使用起来也有些麻烦。需要一些简洁的方法。
本文我们讨论矩阵向量求导链式法则，使用该法则很多时候可以帮我们快速求出导数结果。如果遇到其他资料求
导结果不同，请先确认布局是否一样。
若没有特殊说明，默认情况定义如下：求导的自变量用x表示标量，x表示n维向量，X表示m×n维度
