用比喻解釋計算圖的正向傳播和反向傳播
想象你在經營一家咖啡店，你的目標是制作一杯完美的咖啡，讓顧客滿意相當于機器學習中的損失函數最小化）。整個咖啡制作過程可以類比為計算圖的正向傳播和反向傳播。
正向傳播︰制作咖啡的過程
正向傳播就像咖啡的制作過程，你按照一定的步驟計算圖）從原材料輸入）制作出一杯咖啡輸出）。假設咖啡的味道由咖啡豆的質量、沖泡時間、牛奶量、糖的多少等因素決定相當于神經網絡的參數）。
1. 選取咖啡豆輸入數據）
? 你挑選一批咖啡豆就像神經網絡接受數據輸入）。
2. 研磨咖啡豆，注入熱水神經網絡的計算）
? 你決定研磨的粗細類似于模型的權重參數）。
? 倒入熱水沖泡相當于數據在神經網絡中的傳播過程）。
3. 加入牛奶和糖參數調整）
? 你決定添加多少牛奶、多少糖這些就像神經網絡的可訓練參數）。
4. 顧客品嘗咖啡，給出評分計算損失）
? 顧客喝了一口咖啡，給出評分類似于計算誤差 損失函數）。
? 如果顧客覺得味道剛剛好，那麼你的咖啡配方是完美的；如果味道不對，你需要調整配方。
反向傳播︰調整咖啡配方的過程
反向傳播就像顧客給出反饋後，你根據反饋調整咖啡配方，讓咖啡味道更接近完美損失函數最小化）。
1. 顧客覺得咖啡太苦損失計算）
? 評分較低，說明咖啡太苦，損失較大誤差大）。
2. 分析問題計算梯度）
? 你分析導致苦味的原因︰
? 研磨得太細了？相當于權重太大）
? 沖泡時間太長？相當于學習率過高）
? 沒加夠牛奶和糖？參數不合適）
3. 調整咖啡制作方法梯度下降）
? 你減少沖泡時間，或者增加一點牛奶和糖，讓味道更均衡相當于沿著梯度方向更新參數）。
4. 重新制作咖啡，再次測試優化迭代）
? 你按照新的調整重新制作一杯咖啡，讓顧客再次品嘗並評分。
? 這個過程不斷重復，直到顧客滿意損失降低到最優值）。
總結
? 正向傳播︰按照固定步驟制作咖啡，計算最終味道輸出）。
? 反向傳播︰如果味道不對，顧客給出反饋計算損失），你分析問題並調整配方計算梯度，優化參數）。
? 目標︰通過不斷調整配方，讓咖啡達到最佳味道最小化損失函數）。
這就像神經網絡訓練的過程︰
1. 正向傳播計算輸出制作咖啡）。
2. 計算誤差顧客反饋）。
3. 反向傳播計算梯度，調整參數調整咖啡配方）。
4. 重復訓練，直到模型收斂制作出完美的咖啡）。
希望這個比喻能幫你理解計算圖的正向傳播和反向傳播！
計算圖是我接觸的第一個ai概念，哈哈，分享一下學習筆記，我的生活就是這樣，不斷學習，不斷寫作
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