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【建站服务】丹阳400电话申请开通【丹阳企业网站建设】丹阳微信公众号小程序开发运营价格、丹阳微信公众号APP软件客户端设计运营、丹阳网页页面设计公司费用、丹阳公司网站制作方案流程改版维护大概需要多少钱

作者: 风兰 . 阅读量: 6 . 发表时间:2022-09-20 15:26:27

网站建设

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丹阳400电话申请开通【丹阳企业网站建设】丹阳微信公众号小程序开发运营价格、丹阳微信公众号APP软件客户端设计运营、丹阳网页页面设计公司费用、丹阳公司网站制作方案流程改版维护大概需要多少钱


丹阳市,江苏省辖县级市,由镇江市代管,位于江苏省南部,介于北纬31°44′~32°08′、东经119°23′~119°53′之间,总面积1047平方公里。丹阳属亚热带季风气候,具有气候湿润、光照充足、雨量丰沛、无霜期长、四季分明的气候特征。截至2019年,丹阳市辖2个街道、10个镇。常住人口80.63 万人。 [1] 

丹阳建置始于战国时期,初为云阳邑。《山海经》中有一条河叫“丹水”,即丹江,根据“山水阴阳,水北为阳”的理论命名丹阳。 [2]  1987年12月,丹阳撤县设市,为丹阳市,由镇江市代管。丹阳市与常州市新北区交界处建有常州奔牛国际机场,沪宁高速公路(G42沪蓉高速)、312国道、122省道、338省道等是通过公路出入丹阳的主要干道,水运有京杭大运河纵贯丹阳,大港港口是对外开放的长江第三大港。 [3] 

2019年,丹阳市实现地区生产总值1121.99亿元,同比增长4.7%。 [4]  2018年12月,入选全国县域经济综合竞争力100强,2018中国大陆最佳商业城市100强、中国最佳县级城市30强。 [5]  2019年10月8日,被评为2019年度全国综合实力百强县市。 [6]  2019全国营商环境百强县。 [7]  2019年国家卫生城市。 [8]  2020年12月,社科院发布《全国县域经济综合竞争力100强》,丹阳排名第40 [9]  。

如果这个示例的矩阵数学是正确的,则将 x_{11}  增加 0.001 会导致 L 增加 0.01×0.2489 。事实上,代码的运行情况是这样的:

X1 = X.copy()X1[0, 0] += 0.001print(round(
        (matrix_function_forward_sum(X1, W, sigmoid) - 
         matrix_function_forward_sum(X, W, sigmoid)) / 0.001, 4))0.2489复制代码

看起来梯度的计算是正确的!

直观地描述梯度

回到前面提到的内容,将元素 x_{11}  传递给具有多重运算的函数,包括矩阵乘法、sigmoid 函数、求和运算。其中的矩阵乘法实际上是由矩阵 oldsymbol{X} 中的 9 个输入与矩阵 oldsymbol{W} 中的 6 个输入相结合,从而创建出的 6 个输出的简写。然而,也可以将其视为单独的函数 WNSL,如图 1-23 所示。

图 1-23:用单个函数 WNSL 来描述嵌套函数

由于每个函数都是可微的,因此整个函数就是一个以 x_{11}  为输入的可微函数。另外,梯度就是 dfrac{{m d}L}{{m d}x_{11}}。为了使其可视化,可以简单地绘制 L 随着 x_{11}  的变化而变化的情况。

x_{11}  的初始值是 -1.5775

print("X:")print(X)X:[[-1.5775 -0.6664  0.6391]
 [-0.5615  0.7373 -1.4231]
 [-1.4435 -0.3913  0.1539]]复制代码

对于将 oldsymbol{X} 和 oldsymbol{W} 输入到前面定义的计算图中,或者说将 oldsymbol{X} 和 oldsymbol{W} 输入到前面代码调用的函数中,如果绘制整个过程中所得到的 L 值的图像,并且除了 x_{11}  (X[0, 0])外不做任何变动,可以得到图 1-24 所示的结果 7

7这里展示的只是 matrix_function_backward_sum 函数的子集。完整函数可以从图灵社区本书主页下载。——编者注

{%}

图 1-24:在保持 oldsymbol{X} 和 oldsymbol{W} 的值为常数的情况下,oldsymbol{L} 与 oldsymbol{x_{11}} 的对应关系

确实,在只变动 x_{11}  的情况下,这种关系看起来很明显。可以看到,此函数在纵轴上大约增加了 0.5(从刚好超过 2.1 到刚好超过 2.6),并且在横轴上大约增加了 2。因此,斜率大约为 dfrac{0.5}{2}=0.25,这正是刚刚计算的结果!

复杂的矩阵数学事实上正确地计算了 L 相对于 oldsymbol{X} 中所有元素的偏导数。此外,可以用类似的方法计算 L 相对于 oldsymbol{W} 的梯度。

 L 相对于 oldsymbol{W} 的梯度的表达式为 oldsymbol{X}^{m T}。但是,oldsymbol{X}^{m T} 表达式中的因子是从 L 的导数中导出的,考虑到它们的顺序,oldsymbol{X}^{m T} 将位于 L 相对于 oldsymbol{W} 的梯度的表达式的左侧:

dfrac{partialLambda}{partial u}(oldsymbol{W})=oldsymbol{X}^{m T}	imesdfrac{partialLambda}{partial u}(S)	imesdfrac{partialsigma}{partial u}(N)

因此,尽管代码中出现了 dNdX = np.transpose(X, (1, 0)),但下一步将是:

dLdW = np.dot(dNdX, dSdN)复制代码

而不是之前的 dLdX = np.dot(dSdN, dNdX)

1.14 小结

学完本章之后,你应该有信心理解复杂的嵌套数学函数,并通过将它们概念化为一系列盒子来解释它们的工作原理,每个盒子代表一个由线连接的单一组成函数。尤其需要注意的是,即使存在涉及二维 ndarray 的矩阵乘法,也可以编写代码来计算这些函数的输出相对于任何输入的导数,理解正确计算这些导数背后的数学原理。掌握这些基本概念,有助于接下来构建和训练神经网络。加油!


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