
极限链式法则是什么?
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链式法则是微积分中的求导法则,用以求一个复合函数的导数,是在微积分的求导运算中最常用的方法。通过链式法则,可以把最后一层的误差一层一层地输出到中间层的权值上去,从而得到中间层的梯度信息,从而更新权值,达到很好的效果。
链式法则:若m(x)=f(g(x)),则m'(x)=f'(g(x))g'(x),即“两个函数凑起来的复合函数,其导数等于里边函数代入外边函数的值的导数,乘里边函数的导数。
链式法则的原理:
链式法则的原理很简单,假设自行车是行人的五倍速度,同时汽车是自行车的五倍,那么汽车就是行人速度的25倍。
在机器学习领域,链式法则是需要理解的重要基础法则之一,其主要应用在于反向传播(backpropagation)等算法,反向传播算法是在模式识别和故障诊断等领域广泛使用的简单方法。
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