DL之BP:结合计算图CG求解反向求导

利用乘法层(forward+backward)算法结合计算图(CG)求解反向求导应用题

实现购买2个苹果

输出结果

DL之BP:利用乘法层/加法层(forward+backward)算法结合计算图(CG)求解反向求导应用题_神经网络


CG思路

DL之BP:利用乘法层/加法层(forward+backward)算法结合计算图(CG)求解反向求导应用题_神经网络_02


实现代码

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apple = 100apple_num = 2tax = 1.1apple_price = mul_apple_layer.forward(apple, apple_num)price = mul_tax_layer.forward(apple_price, tax)dprice = 1dapple_price, dtax = mul_tax_layer.backward(dprice)dapple, dapple_num = mul_apple_layer.backward(dapple_price)print('仅使用乘法层:购买2个苹果和消费税的例子')print("price:", int(price))print("dApple:", dapple)print("dApple_num:", int(dapple_num))print("dTax:", dtax)1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.




利用加法层(forward+backward)算法结合计算图(CG)求解反向求导应用题

实现购买2个苹果和3个橘子的例子

输出结果

DL之BP:利用乘法层/加法层(forward+backward)算法结合计算图(CG)求解反向求导应用题_神经网络_03



CG思路

DL之BP:利用乘法层/加法层(forward+backward)算法结合计算图(CG)求解反向求导应用题_神经网络_04


实现代码

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apple = 100apple_num = 2orange = 150orange_num = 3tax = 1.1apple_price = mul_apple_layer.forward(apple, apple_num)                # (1)orange_price = mul_orange_layer.forward(orange, orange_num)            # (2)all_price = add_apple_orange_layer.forward(apple_price, orange_price)  # (3)price = mul_tax_layer.forward(all_price, tax)                          # (4)dprice = 1dall_price, dtax = mul_tax_layer.backward(dprice)                          # (4)dapple_price, dorange_price = add_apple_orange_layer.backward(dall_price)  # (3)dorange, dorange_num = mul_orange_layer.backward(dorange_price)            # (2)dapple, dapple_num = mul_apple_layer.backward(dapple_price)                # (1)print('混合使用加法层和乘法层,实现购买2个苹果和3个橘子的例子')print("price:", int(price))print("dApple:", dapple)print("dApple_num:", int(dapple_num))print("dOrange:", dorange)print("dOrange_num:", int(dorange_num))print("dTax:", dtax)1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.



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