Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Что вы знаете про правило цепи (chain rule)? Как оно используется в машинном обучении?

Как известно, во время градиентного спуска используется градиент, то есть вектор частных производных. Допустим, в этом векторе у нас есть производная функции логистической ошибки, производная сигмоиды и производная линейной функции. Что нужно, чтобы найти полную производную сложной функции?

Для этого применяется правило цепи, которое позволяет выразить производную сложной функции через произведение производных её составных частей. Отметим также, что этот процесс идёт в обратном от прямого распространения порядке: сначала производная ошибки, потом сигмоиды третьего слоя, затем линейной функции второго. Именно поэтому процесс называется обратным распространением ошибки (error back propagation).

#математика
#машинное_обучение

👍5

www.tgoop.com/ds_interview_lib/451

1.14K viewsJun 27, 2024 at 12:01

Что вы знаете про правило цепи (chain rule)? Как оно используется в машинном обучении?

Как известно, во время градиентного спуска используется градиент, то есть вектор частных производных. Допустим, в этом векторе у нас есть производная функции логистической ошибки, производная сигмоиды и производная линейной функции. Что нужно, чтобы найти полную производную сложной функции?

Для этого применяется правило цепи, которое позволяет выразить производную сложной функции через произведение производных её составных частей. Отметим также, что этот процесс идёт в обратном от прямого распространения порядке: сначала производная ошибки, потом сигмоиды третьего слоя, затем линейной функции второго. Именно поэтому процесс называется обратным распространением ошибки (error back propagation).

#математика
#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований