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反向传播
机器学习数学推导（十九）：神经网络与反向传播
神经网络如何学习？本文推导前向传播的矩阵形式、反向传播的链式法则逐层推导、梯度消失/爆炸的数学分析、以及 Xavier 和 He 初始化的方差保持策略。
矩阵微积分与优化 -- 从梯度到反向传播
调淋浴水温就是一个最小号的神经网络训练：根据误差去调一个参数。矩阵微积分把这件事推广到上亿个参数，优化算法则是把它做下去的引擎。本章从标量梯度讲到 Jacobian、Hessian、反向传播、凸优化与 Adam。
神经网络如何学习？本文推导前向传播的矩阵形式、反向传播的链式法则逐层推导、梯度消失/爆炸的数学分析、以及 Xavier 和 He 初始化的方差保持策略。
调淋浴水温就是一个最小号的神经网络训练：根据误差去调一个参数。矩阵微积分把这件事推广到上亿个参数，优化算法则是把它做下去的引擎。本章从标量梯度讲到 Jacobian、Hessian、反向传播、凸优化与 Adam。