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滑稽一点说呢,因为面试官要求你展示梯度推导过程呀。 认真点么,因为数学推导是神经网络的本质,会对神经网络如何运行有更深的理解,有助于实际研究中遇到问题的时候找到问题成因,当然啦,也有助你奇思妙想,提出改进方法,提出更好的网络。
滑稽一点说呢,因为面试官要求你展示梯度推导过程呀。 认真点么,因为数学推导是神经网络的本质,会对神经网络如何运行有更深的理解,有助于实际研究中遇到问题的时候找到问题成因,当然啦,也有助你奇思妙想,提出改进方法,提出更好的网络。
也就是说,大部分的深度学习研究,代码实现都是基于已有框架的模型搭建,当然高水平的除外,可以这样理解吗?
相当于会开车和会修车的区别。
1 最近http://www.deeplearningbook.org/无法访问,有什么办法可以解决。 2 再问一个小白问题,是不是大多数模型梯度计算都依靠tensorflow、pytorch等框架,不用自己重写。那么模型公式的数学推导对研究者的意义是什么?求大家指点迷津