QbitAI量子位

文章数:2238 被阅读:29482442

账号入驻

一文读懂深度学习中的矩阵微积分,fast.ai创始人&ANTLR之父出品 | 免费资源

2019-12-02
    阅读数:
鱼羊 编译整理
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

想要真正了解深度神经网络是如何训练的,免不了从矩阵微积分说起。

虽然网络上已经有不少关于多元微积分和线性代数的在线资料,但它们通常都被视作两门独立的课程,资料相对孤立,也相对晦涩。

不过,先别打退堂鼓,来自旧金山大学的Terence Parr教授说:矩阵微积分真的没有那么难。

这位ANTLR之父和fast.ai创始人Jeremy Howard一起推出了一篇免费教程,旨在帮你快速入门深度学习中的矩阵微积分。简明,易懂

DeepMind研究科学家Andrew Trask评价说:

如果你想跳过不相干的内容,一文看尽深度学习中所需的数学知识,那么就是这份资源没错了。

只需一点关于微积分和神经网络的基础知识,就能单刀直入,开始以下的学习啦。

深度学习所需的矩阵微积分

先来看一眼这篇教程都涵盖了哪些内容:

  • 基本概念

  • 矩阵微积分

  • 神经元激活的梯度

  • 神经网络损失函数的梯度

文章开篇,先介绍了一下人工神经元。
          

神经网络中单个计算单元的激活函数,通常使用权重向量w与输入向量x的点积来计算。

神经网络由许多这样的单位组成。它们被组织成称为的神经元集合。上一层单元的激活成为下一层单元的输入,最后一层中一个或多个单元的激活称为网络输出。

训练神经元意味着对权重w和偏差b的选择。我们的目标是逐步调整w和b,使总损失函数在所有输入x上都保持较小。

导数规则、向量计算、偏导数……复习完需要掌握的先导知识,文章开始进入重要规则的推导,这些规则涉及矢量偏导数的计算,是神经网络训练的基础。

比如在矩阵微积分这一节中,涵盖:

  • 雅可比式(Jacobian)的推广

  • 向量element-wise二元算子的导数

  • 涉及标量展开的导数

  • 向量和降维

  • 链式法则

每一小节中,都有简洁明了的示例,由浅入深,层层递进。

如果你在学习的过程中遇到不理解的地方,不要着急,耐心返回上一节阅读,重新演算一下文中的示例,或许就能理顺思路。

如果实在是卡住了无法推进,你还可以在fast.ai论坛(链接见文末)的“Theory”分类下提问,向Parr和Howard本人求解答。

而在文章的末尾,作者附上了所有数学符号的对照表。

以及重点概念的详细补充信息。

值得注意的是,Parr和Howard也强调了,与其他学术方法不同,他们强烈建议先学会如何训练和使用神经网络,然后再深入了解背后的基础数学。因为有了实践经验,数学会变得刚容易理解

传送门

网页版:
https://explained.ai/matrix-calculus/index.html

PDF:
https://arxiv.org/abs/1802.01528

fast.ai论坛:
http://forums.fast.ai/

作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者


大咖齐聚!参会嘉宾重磅揭晓

量子位 MEET 2020 智能未来大会启幕,李开复、倪光南、景鲲、周伯文、吴明辉、曹旭东、叶杰平、唐文斌、王砚峰、黄刚、马原等AI大咖与你一起读懂人工智能。观众票即将售罄,扫码报名预定席位 ~

量子位 QbitAI · 头条号签约作者

վ'ᴗ' ի 追踪AI技术和产品新动态

喜欢就点「在看」吧 !


最新有关QbitAI的文章

About Us 关于我们 客户服务 联系方式 器件索引 网站地图 最新更新 手机版

站点相关: TI培训

北京市海淀区知春路23号集成电路设计园量子银座1305 电话:(010)82350740 邮编:100191

电子工程世界版权所有 京ICP证060456号 京ICP备10001474号 电信业务审批[2006]字第258号函 京公海网安备110108001534 Copyright © 2005-2018 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved