神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)relu怎么反向求導(dǎo)？Relu是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)激活函數(shù)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從輸入到輸出的正向傳播中，激活函數(shù)是不可避免的。因此，在反向傳播調(diào)整過(guò)程中，還需要根據(jù)鏈導(dǎo)數(shù)規(guī)則調(diào)整relu的偏差或梯度。在

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)relu怎么反向求導(dǎo)？

Relu是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)激活函數(shù)。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從輸入到輸出的正向傳播中，激活函數(shù)是不可避免的。因此，在反向傳播調(diào)整過(guò)程中，還需要根據(jù)鏈導(dǎo)數(shù)規(guī)則調(diào)整relu的偏差或梯度。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每?jī)蓪由窠?jīng)元的權(quán)重根據(jù)梯度進(jìn)行調(diào)整。梯度調(diào)整的幅度和方向取決于激活函數(shù)后前一層神經(jīng)元的輸入值a和激活函數(shù)前后一層神經(jīng)元輸出值的偏差。relu的逆導(dǎo)數(shù)是神經(jīng)元輸出的偏差（在進(jìn)入激活函數(shù)之前）。relu的偏差請(qǐng)參考我的文章《BP反向傳播算法的思考與直觀理解——卷積小白的隨機(jī)世界》

例如，當(dāng)L1層的偏差為m時(shí)，則relu后的L層的偏差為m*Wij。如果此時(shí)，relu之前的l層的輸出為Zi。如果Zi小于0。那么，L層神經(jīng)元通過(guò)relu前的偏差為0；如果Zi大于0。那么，relu之前的L層的偏差是m*Wij。

您所知道的關(guān)于人工智能AI的知識(shí)有哪些？分享一下？

作為一名it從業(yè)者和教育家，讓我來(lái)回答這個(gè)問(wèn)題。

首先，人工智能的知識(shí)體系非常龐大。從目前的研究方向來(lái)看，可以分為六大研究領(lǐng)域：計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)表示、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人學(xué)。這些不同的領(lǐng)域也有許多細(xì)分的研究方向。

從學(xué)科體系來(lái)看，人工智能是一門非常典型的交叉學(xué)科，涉及數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、控制科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、哲學(xué)等多個(gè)學(xué)科，因此人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)一直比較困難，而不是一門學(xué)科不僅知識(shí)量比較大，而且難度也比較高。由于人工智能領(lǐng)域的許多研發(fā)方向還處于發(fā)展初期，有大量的課題需要攻關(guān)，因此在人工智能領(lǐng)域聚集了大量的創(chuàng)新人才。

從目前人工智能技術(shù)的落地應(yīng)用來(lái)看，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理兩個(gè)方向出現(xiàn)了很多落地案例。隨著大型科技公司紛紛推出自己的人工智能平臺(tái)，基于這些人工智能平臺(tái)，可以與行業(yè)產(chǎn)生更多的組合，為人工智能技術(shù)在行業(yè)中的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)，同時(shí)進(jìn)行研究和開(kāi)發(fā)。人工智能的門檻大大降低。

從行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，未來(lái)很多領(lǐng)域需要與人工智能技術(shù)相結(jié)合。智能化也是當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的重要要求之一。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的推動(dòng)下，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的落地應(yīng)用，也將為人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。目前，應(yīng)用人工智能技術(shù)的行業(yè)主要集中在it（互聯(lián)網(wǎng)）、裝備制造、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域。未來(lái)，將有更多的產(chǎn)業(yè)與人工智能技術(shù)相結(jié)合。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為特征提取器，用訓(xùn)練集訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提取訓(xùn)練集的特征嗎？還是只能提取測(cè)試集的？

1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史

3。反向傳播

當(dāng)用訓(xùn)練集訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）時(shí)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正向傳播的卷積池過(guò)程就是特征提取過(guò)程。最后，計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)，然后根據(jù)鏈導(dǎo)數(shù)規(guī)則，利用反向傳播算法更新網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值參數(shù)。這是調(diào)整各層網(wǎng)絡(luò)和卷積核的特征抽取器的參數(shù)（各層的特征和功能不同）。

訓(xùn)練是為了使整個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取效果更好（越來(lái)越適合于訓(xùn)練集），所以訓(xùn)練后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提取訓(xùn)練集的特征。

運(yùn)行測(cè)試集的目的是測(cè)試特征提取器的能力。此時(shí)，通過(guò)訓(xùn)練集對(duì)CNN各層的參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提取出相似訓(xùn)練集的參數(shù)（圖像、聲音、文本）。此時(shí)，我們需要再次運(yùn)行測(cè)試集來(lái)測(cè)試CNN的特征提取能力。

數(shù)據(jù)集：機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中使用的一組數(shù)據(jù)，每個(gè)數(shù)據(jù)集稱為一個(gè)樣本。反映樣品在某一方面的性能或性質(zhì)的項(xiàng)目或?qū)傩苑Q為特征。

訓(xùn)練集：訓(xùn)練過(guò)程中使用的數(shù)據(jù)集，其中每個(gè)訓(xùn)練樣本稱為訓(xùn)練樣本。從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模型的過(guò)程稱為學(xué)習(xí)（訓(xùn)練）。

測(cè)試集：學(xué)習(xí)模型后，將其用于預(yù)測(cè)的過(guò)程稱為測(cè)試，使用的數(shù)據(jù)集稱為測(cè)試集，每個(gè)樣本稱為測(cè)試樣本。

機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)？

主要是線性代數(shù)和概率論。

現(xiàn)在最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本上有很多向量、矩陣、張量。從激活函數(shù)到損失函數(shù)，從反向傳播到梯度下降，都是對(duì)這些向量、矩陣和張量的運(yùn)算和操作。

其他“傳統(tǒng)”機(jī)器學(xué)習(xí)算法也使用大量線性代數(shù)。例如，線性回歸與線性代數(shù)密切相關(guān)。

從線性代數(shù)的觀點(diǎn)來(lái)看，主成分分析是對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行對(duì)角化。

尤其是當(dāng)你讀論文或想更深入的時(shí)候，概率論的知識(shí)是非常有用的。

它包括邊緣概率、鏈?zhǔn)揭?guī)則、期望、貝葉斯推理、最大似然、最大后驗(yàn)概率、自信息、香農(nóng)熵、KL散度等。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常講究“可微性”，因?yàn)榭晌⒛Ｐ涂梢杂锰荻认陆捣▋?yōu)化。梯度下降和導(dǎo)數(shù)是分不開(kāi)的。所以多元微積分也需要。另外，由于機(jī)器學(xué)習(xí)是以統(tǒng)計(jì)方法為基礎(chǔ)的，因此統(tǒng)計(jì)知識(shí)是必不可少的。但是，大多數(shù)理工科專業(yè)學(xué)生都應(yīng)該學(xué)過(guò)這兩部分內(nèi)容，所以這可能不屬于需要補(bǔ)充的內(nèi)容。