微积分反向求导公式 神经网络relu怎么反向求导？
神经网络relu怎么反向求导？
Relu是神经网络中的一个激活函数。
在神经网络从输入到输出的正向传播中，激活函数是不可避免的。因此，在反向传播调整过程中，还需要根据链导数规则调整relu的偏差或梯度。
在神经网络中，每两层神经元的权重根据梯度进行调整。梯度调整的幅度和方向取决于激活函数后前一层神经元的输入值a和激活函数前后一层神经元输出值的偏差。relu的逆导数是神经元输出的偏差（在进入激活函数之前）。relu的偏差请参考我的文章《BP反向传播算法的思考与直观理解——卷积小白的随机世界》
例如，当L1层的偏差为m时，则relu后的L层的偏差为m*Wij。如果此时，relu之前的l层的输出为Zi。如果Zi小于0。那么，L层神经元通过relu前的偏差为0；如果Zi大于0。那么，relu之前的L层的偏差是m*Wij。
您所知道的关于人工智能AI的知识有哪些？分享一下？
作为一名it从业者和教育家，让我来回答这个问题。
首先，人工智能的知识体系非常庞大。从目前的研究方向来看，可以分为六大研究领域：计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习和机器人学。这些不同的领域也有许多细分的研究方向。
从学科体系来看，人工智能是一门非常典型的交叉学科，涉及数学、计算机、控制科学、经济学、神经科学、语言学、哲学等多个学科，因此人工智能领域的人才培养一直比较困难，而不是一门学科不仅知识量比较大，而且难度也比较高。由于人工智能领域的许多研发方向还处于发展初期，有大量的课题需要攻关，因此在人工智能领域聚集了大量的创新人才。
从目前人工智能技术的落地应用来看，在计算机视觉和自然语言处理两个方向出现了很多落地案例。随着大型科技公司纷纷推出自己的人工智能平台，基于这些人工智能平台，可以与行业产生更多的组合，为人工智能技术在行业中的应用奠定基础，同时进行研究和开发。人工智能的门槛大大降低。
从行业发展趋势来看，未来很多领域需要与人工智能技术相结合。智能化也是当前产业结构升级的重要要求之一。在工业互联网快速发展的推动下，大数据、云计算、物联网等技术的落地应用，也将为人工智能技术的发展和应用奠定基础。目前，应用人工智能技术的行业主要集中在it（互联网）、装备制造、金融、医疗等领域。未来，将有更多的产业与人工智能技术相结合。
卷积神经网络作为特征提取器，用训练集训练好的神经网络可以提取训练集的特征吗？还是只能提取测试集的？
1. 卷积神经网络结构
2。卷积神经网络的发展历史
3。反向传播
当用训练集训练卷积神经网络（CNN）时，卷积神经网络正向传播的卷积池过程就是特征提取过程。最后，计算出网络的损失函数，然后根据链导数规则，利用反向传播算法更新网络的权值参数。这是调整各层网络和卷积核的特征抽取器的参数（各层的特征和功能不同）。
训练是为了使整个卷积神经网络的特征提取效果更好（越来越适合于训练集），所以训练后的卷积神经网络可以提取训练集的特征。
运行测试集的目的是测试特征提取器的能力。此时，通过训练集对CNN各层的参数进行训练，可以提取出相似训练集的参数（图像、声音、文本）。此时，我们需要再次运行测试集来测试CNN的特征提取能力。
数据集：机器学习任务中使用的一组数据，每个数据集称为一个样本。反映样品在某一方面的性能或性质的项目或属性称为特征。
训练集：训练过程中使用的数据集，其中每个训练样本称为训练样本。从数据中学习模型的过程称为学习（训练）。
测试集：学习模型后，将其用于预测的过程称为测试，使用的数据集称为测试集，每个样本称为测试样本。
机器学习需要哪些数学基础？
主要是线性代数和概率论。
现在最流行的机器学习模型，神经网络基本上有很多向量、矩阵、张量。从激活函数到损失函数，从反向传播到梯度下降，都是对这些向量、矩阵和张量的运算和操作。
其他“传统”机器学习算法也使用大量线性代数。例如，线性回归与线性代数密切相关。
从线性代数的观点来看，主成分分析是对协方差矩阵进行对角化。
尤其是当你读论文或想更深入的时候，概率论的知识是非常有用的。
它包括边缘概率、链式规则、期望、贝叶斯推理、最大似然、最大后验概率、自信息、香农熵、KL散度等。
神经网络非常讲究“可微性”，因为可微模型可以用梯度下降法优化。梯度下降和导数是分不开的。所以多元微积分也需要。另外，由于机器学习是以统计方法为基础的，因此统计知识是必不可少的。但是，大多数理工科专业学生都应该学过这两部分内容，所以这可能不属于需要补充的内容。
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