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，你的目標是製作一杯完美的咖啡，讓顧客滿意（相當於機器學習中的損失函數最小化）。整個咖啡製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：製作咖啡的過程
正向傳播就像咖啡的製作過程，你按照一定的步驟（計算圖）從原材料（輸入）製作出一杯咖啡（輸出）。假設咖啡的味道由咖啡豆的質量、衝泡時間、牛奶量、糖的多少等因素決定（相當於神經網絡的參數）。
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（類似於模型的權重參數）。
? 倒入熱水衝泡（相當於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. 顧客品嚐咖啡，給出評分（計算損失）
? 顧客喝了一口咖啡，給出評分（類似於計算誤差 \/ 損失函數）。
? 如果顧客覺得味道剛剛好，那麽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？（相當於權重太大）
? 衝泡時間太長？（相當於學習率過高）
? 沒加夠牛奶和糖？（參數不合適）
3. 調整咖啡製作方法（梯度下降）
? 你減少衝泡時間，或者增加一點牛奶和糖，讓味道更均衡（相當於沿著梯度方向更新參數）。
4. 重新製作咖啡，再次測試（優化迭代）
? 你按照新的調整重新製作一杯咖啡，讓顧客再次品嚐並評分。
? 這個過程不斷重複，直到顧客滿意（損失降低到最優值）。
總結
? 正向傳播：按照固定步驟製作咖啡，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（製作咖啡）。
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. 重複訓練，直到模型收斂（製作出完美的咖啡）。
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
想象你在經營一家咖啡店，你的目標是製作一杯完美的咖啡，讓顧客滿意（相當於機器學習中的損失函數最小化）。整個咖啡製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：製作咖啡的過程
正向傳播就像咖啡的製作過程，你按照一定的步驟（計算圖）從原材料（輸入）製作出一杯咖啡（輸出）。假設咖啡的味道由咖啡豆的質量、衝泡時間、牛奶量、糖的多少等因素決定（相當於神經網絡的參數）。
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（類似於模型的權重參數）。
? 倒入熱水衝泡（相當於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. 顧客品嚐咖啡，給出評分（計算損失）
? 顧客喝了一口咖啡，給出評分（類似於計算誤差 \/ 損失函數）。
? 如果顧客覺得味道剛剛好，那麽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？（相當於權重太大）
? 衝泡時間太長？（相當於學習率過高）
? 沒加夠牛奶和糖？（參數不合適）
3. 調整咖啡製作方法（梯度下降）
? 你減少衝泡時間，或者增加一點牛奶和糖，讓味道更均衡（相當於沿著梯度方向更新參數）。
4. 重新製作咖啡，再次測試（優化迭代）
? 你按照新的調整重新製作一杯咖啡，讓顧客再次品嚐並評分。
? 這個過程不斷重複，直到顧客滿意（損失降低到最優值）。
總結
? 正向傳播：按照固定步驟製作咖啡，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（製作咖啡）。
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. 重複訓練，直到模型收斂（製作出完美的咖啡）。
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