这个计算图是一个有向图 G=(V,E),其中在某些节点处 u1,u2,…,un,v∈V,和 e1,e2,…,en∈E,ei=(ui,v)。我们知道,存在某种计算图将 u1,…,un 映射到 vv。...我们需要沿着路径把导数相乘以得到最终的结果。这是一个计算图的例子:
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这就将其简化为一个图的遍历问题。有谁察觉到了这就是拓扑排序和深度优先搜索/宽度优先搜索?...现在我明白为什么「Scala」被用于机器学习中,主要就是因为「Spark」。然而,使用 C++有很多好处。...是不是非常的漂亮?我想说的是这甚至比 TensorFlow 里的 Python 封装还更优美!我只是想表明,它们也是矩阵。...这对于卷积神经网络的迁移学习非常有用,因为很多时候,像 VGG19 这样的大型网络可以被截断,然后附加一些额外的层,这些层的权重使用新领域的样本来训练。