首页 > 技术文章 > 【TensorFlow篇】--反向传播

LHWorldBlog 2018-03-27 20:43 原文

一、前述

反向自动求导是 TensorFlow 实现的方案,首先,它执行图的前向阶段,从输入到输出,去计算节点
值,然后是反向阶段,从输出到输入去计算所有的偏导。

二、具体

1、举例

 

图是第二个阶段,在第一个阶段中,从 x =3和 y =4开始去计算所有的节点值
f ( x / y )=x 2 * y + y + 2
求解的想法是逐渐的从图上往下,计算 f ( x , y )的偏导,使用每一个连续的节点,直到我们到达变量节
点,严重依赖链式求导法则!

2.具体过程:

 因为n7是输出节点,所以f=n7,所以

推荐阅读