教程逐步拆解反向传播的前向与反向过程
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教程逐步拆解反向传播的前向与反向过程
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AI 综述
一篇教程以含一个隐藏层的多层感知机为例，逐步讲解反向传播的前向与反向过程：网络有 3 个输入、4 个隐藏单元、2 个类别，共 20 个权重；前向传播依次经过线性映射、ReLU、softmax 和交叉熵损失，反向传播则用链式法则把损失对各权重的导数逐层传回。 文中指出，ReLU 的 Jacobian 是对角矩阵，softmax 的 Jacobian 是稠密矩阵；文中还提到，PaLM 与 Llama 的线性层均不使用偏置。
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最新进展10月20日 00:34
逐步理解反向传播：前向传播与反向传播报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- Hacker News逐步理解反向传播：前向传播与反向传播
文章以含一个隐藏层的多层感知机为例，逐步拆解反向传播：3 个输入、4 个隐藏单元、2 个类别共 20 个权重，前向经线性映射、ReLU、softmax 与交叉熵损失，反向用链式法则把损失对各权重的导数逐层传回。文中指出 ReLU 的 Jacobian 是对角矩阵、softmax 的 Jacobian 是稠密矩阵，并提到 PaLM 与 Llama 的线性层均不使用偏置。
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