15」人工智能AI本质,竟然只是复杂一点的小学生计算?|反向传播|BP算法|求导|梯度计算|ChatGPT|大模型|LLM|人工智能|AI|深度学习|神经网络|如何入门 AI|
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- Опубліковано 20 сер 2024
- 看上去复杂的梯度计算,换成数字
实际就是小学生考题水平而已
|反向传播|BP算法|求导|梯度计算|ChatGPT|大模型|LLM|人工智能|AI|深度学习|神经网络|如何入门 AI|
大模型LLM和 ChatGPT 的技术原理
15 反向传播(BP 算法)计算( 五)
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#AIGC
当σ=1/(1+e^x)时,
某个神经元的梯度,可以直接由该神经元所连接的所有下层神经元的梯度以及所有下层神经元的值和他们之间连接的权重w计算出来。
某个连接的参数的梯度,可以直接由该连接输出神经元的梯度以及输出和输入神经元的值计算出来
“某个连接的参数的梯度,可以直接由该连接输出神经元的梯度以及输出和输入神经元的值计算出来”,参数梯度,是由该连接的输入神经元算出来的