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发表日期: 2021-04-27 12:53:42 浏览次数:107

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丹阳市,江苏省辖县级市,由镇江市代管,位于江苏省南部,介于北纬31°44′~32°08′、东经119°23′~119°53′之间,总面积1047平方公里。丹阳属亚热带季风气候,具有气候湿润、光照充足、雨量丰沛、无霜期长、四季分明的气候特征。截至2019年,丹阳市辖2个街道、10个镇。常住人口80.63 万人。 [1] 

丹阳建置始于战国时期,初为云阳邑。《山海经》中有一条河叫“丹水”,即丹江,根据“山水阴阳,水北为阳”的理论命名丹阳。 [2]  1987年12月,丹阳撤县设市,为丹阳市,由镇江市代管。丹阳市与常州市新北区交界处建有常州奔牛国际机场,沪宁高速公路(G42沪蓉高速)、312国道、122省道、338省道等是通过公路出入丹阳的主要干道,水运有京杭大运河纵贯丹阳,大港港口是对外开放的长江第三大港。 [3] 

2019年,丹阳市实现地区生产总值1121.99亿元,同比增长4.7%。 [4]  2018年12月,入选全国县域经济综合竞争力100强,2018中国大陆最佳商业城市100强、中国最佳县级城市30强。 [5]  2019年10月8日,被评为2019年度全国综合实力百强县市。 [6]  2019全国营商环境百强县。 [7]  2019年国家卫生城市。 [8]  2020年12月,社科院发布《全国县域经济综合竞争力100强》,丹阳排名第40 [9]  。

1.11 向量函数及其导数:再进一步

当然,深度学习模型不止涉及一个运算,它们包括长链式运算,其中一些是 1.10 节介绍的向量函数,另一些则只是将函数逐元素地应用于它们接受的 ndarray(输入)中。现在来计算包含这两种函数的复合函数的导数。假设函数接受向量 \boldsymbol{X} 和向量 \boldsymbol{W},执行 1.10 节描述的点积(将其表示为 v(\boldsymbol{X},\boldsymbol{W})),然后将向量输入到函数 \sigma 中。这里将用新的语言来表达同样的目标:计算这个新函数的输出相对于向量 \boldsymbol{X} 和向量 \boldsymbol{W} 的梯度。从第 2 章开始,本书将详细介绍它如何与神经网络相关联。现在只需大致了解这个概念,也就是可以为任意复杂度的计算图计算梯度。

数学

公式很简单,如下所示。

s=f(\boldsymbol{X},\boldsymbol{W})=\sigma(v(\boldsymbol{X},\boldsymbol{W}))=\sigma(x_1\times w_1+x_2\times w_2+x_3\times w_3)

示意图

图 1-18 与图 1-17 类似,只不过在最后添加了函数 \sigma

图 1-18:与图 1-17 类似,但在最后添加了另一个函数

代码

可以像下面这样编写本例中的函数。

def matrix_forward_extra(X: ndarray,
                         W: ndarray,
                         sigma: Array_Function) -> ndarray:
    '''
    计算涉及矩阵乘法的函数(一个额外的函数)的前向传递结果。
    '''
    assert X.shape[1] == W.shape[0]

    # 矩阵乘法
    N = np.dot(X, W)

    # 通过sigma传递矩阵乘法的输出
    S = sigma(N)

    return S复制代码

向量函数及其导数:后向传递

类似地,后向传递只是前述示例的直接扩展。

  1. 数学

    由于 f(\boldsymbol{X},\boldsymbol{W}) 是嵌套函数,具体来说就是 f(\boldsymbol{X},\boldsymbol{W})=\sigma(v(\boldsymbol{X},\boldsymbol{W})),因此该函数在 \boldsymbol{X} 处的导数可以这样表示:

    \dfrac{\partial f}{\partial\boldsymbol{X}}=\dfrac{\partial\sigma}{\partial u}(v(\boldsymbol{X},\boldsymbol{W}))\times\dfrac{\partial v}{\partial\boldsymbol{X}}(\boldsymbol{X},\boldsymbol{W})

    第一部分很简单:

    \dfrac{\partial\sigma}{\partial u}(v(\boldsymbol{X},\boldsymbol{W}))=\dfrac{\partial\sigma}{\partial u}(x_1\times w_1+x_2\times w_2+x_3\times w_3)

    这是一个很好的定义,\sigma 是连续函数,可以在任意点求导。在这里,只在 x_1\times w_1+x_2\times w_2+x_3\times w_3 处对其求值。

    此外,我们在 1.10 节的示例中已经推断出 \dfrac{\partial v}{\partial\boldsymbol{X}}(\boldsymbol{X},\boldsymbol{W})=\boldsymbol{W}^{\rm T}。因此,可以这样表达:

    \dfrac{\partial f}{\partial\boldsymbol{X}}=\dfrac{\partial\sigma}{\partial u}(v(\boldsymbol{X},\boldsymbol{W}))\times\dfrac{\partial v}{\partial\boldsymbol{X}}(\boldsymbol{X},\boldsymbol{W})=\dfrac{\partial\sigma}{\partial u}(x_1\times w_1+x_2\times w_2+x_3\times w_3)\times\boldsymbol{W}^{\rm T}

    与前面的示例一样,由于最终答案是数字 \dfrac{\partial\sigma}{\partial u}(x_1\times w_1+x_2\times w_2+x_3\times w_3) 乘以 \boldsymbol{W}^{\rm T} 中的与 \boldsymbol{X} 形状相同的向量,因此这个公式会得出一个与 \boldsymbol{X} 形状相同的向量。
     

  2. 示意图

    图 1-19 所示的这个函数的后向传递示意图与前面的例子类似,甚至不需要在数学上做过多解释。矩阵乘法的结果包含所计算的 \sigma 函数的导数,只需要在这个导数的基础上再添加一个乘法。

    图 1-19:带有矩阵乘法的图:后向传递
     




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