本笔记简单记录链式法则的原理，关于链式法则，本身和高等数学中的链式求导法则是一样的，深度学习中相关资料可以参考这里： 【深度学习之美22】BP算法详解之链式法则 - 知乎10.5 什么是计算图？我们知道， 神经网络的学习本质，就是找到网络中神经元之间的最佳连接权值。如何快速找到这个最佳权值，是有学问的。通常我们利用数值微分来计算神经网络权值参数的梯度，用梯度下降等策略来确…htt

文章目录 微分链式法则 Hi， 大家好。我是茶桁。 我们上节课讲了导数，并且在最后预告了今天的内容。今天将会是两部分，一部分是「微分」，一部分是「链式法则」。 微分 微分,我们在导论里面提过。它和导数比较像，但是还是有差别的。实际的定义和内容都比较简单，我们先来看看定义： 当自变量 x 的变化趋于无穷小时 ( d

目录 深度学习与微积分偏导数链式法则 深度学习与微积分 总结来说，深度学习的核心在于优化；优化的重点在于降低损失值；降低损失值需要通过反向梯度下降；而微积分，判断的就是梯度下降的方向和大小。 铺开来说，深度学习的核心目标是通过优化过程来训练模型，以便在给定输入数据时能够产生准确的预测。而为了评估模型的性能并指导优化过程，我们定义了一个 损失函数。它量化了模型的预测与真实值之间的

定义 链式法则（Chain Rule）是概率论和统计学中的一个基本原理，用于计算联合概率分布或条件概率分布的乘积。它可以用于分解一个复杂的概率分布为多个较简单的条件概率分布的乘积，从而简化概率分析问题。 链式法则有两种常见的形式：离散型和连续型。 离散型链式法则：假设有一系列随机变量 X 1 ， X 2 ， X 3 ， . . . ， X n X_1，X_2，X_3，...，X_n X1​