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【官方双语】反向传播详解 第2部分:疯狂使用链式法则
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反向传播是我们用来优化神经网络参数的方法。反向传播背后的思想相当简单,但有大量细节。这个StatQuest侧重于以易于理解的方式解释主要思想。 This StatQuest picks up right here Part 1 left off, and this time we're going to go totally bonkers with The Chain Rule and optimize every single parameter in this simple Neural Network. BAM!!! 相关视频链接: 神经网络:https://www.bilibili.com/video/BV18m411S79t/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=2467b9eb914331d7f163eb52ed0d1c22 链式法则:https://www.bilibili.com/video/BV16F4m157h1/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=2467b9eb914331d7f163eb52ed0d1c22 梯度下降:https://www.bilibili.com/video/BV1XW421F7M4/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=2467b9eb914331d7f163eb52ed0d1c22 反向传播基本思想:https://www.bilibili.com/video/BV1at421L7DS/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click 字幕校对:@努力的糖皮质激素 时间轴:@爱吃面的见 字幕翻译:@翔翔翔年 视频校对 @Yolo_V1 原视频:Backpropagation Details Pt. 2: Going bonkers with The Chain Rule https://www.youtube.com/watch?v=GKZoOHXGcLo 如果这个视频对你有所帮助,不要忘了一键三连和关注,欢迎分享给小伙伴一起学习呀! ----------------------------------------------------------------------- 如果您想支持StatQuest,请考虑... 购买我的书,《StatQuest机器学习图解指南》: PDF版本 - https://statquest.gumroad.com/l/wvtmc 纸质版 - https://www.amazon.com/dp/B09ZCKR4H6 Kindle电子书版 - https://www.amazon.com/dp/B09ZG79HXC ----------------------------------------------------------------------- StatQuest 旨在用通俗易懂的方式讲解统计学、机器学习等,将主要方法论分解成易于理解的部分,以增强理解。 更多关于StatQuest: 官网:https://statquest.org/ YouTube:https://www.youtube.com/@statquest Patreon: https://www.patreon.com/statquest 音乐:https://joshuastarmer.bandcamp.com/album/the-middle-ages 周边商店:https://statquest.creator-spring.com/? StatQuest Store: https://statquest.org/statquest-store/
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