话唠没话聊 2024-05-07 【时间线】 - 00:00 介绍视频主题 - 00:02 说明近期忙于毕业和旅行，视频制作时间较少 - 00:12 发现深度学习中的不可微问题 - 00:19 探讨可微性在采样任务中的应用 - 01:15 探讨深度学习中不可微问题的解决方法 - 01:29 提出采样不可微会导致网络无法反向传播的说法是错误的 - 02:19 探讨从分布中采样和argmax操作导致的不可微问题 - 05:33 提到将介绍五种解决不可微问题的方法 【摘要】： 视频主要介绍了深度学习中的不可微问题，首先澄清了采样不可微会导致网络无法反向传播的说法是错误的，然后探讨了从分布中采样和argmax操作可能导致网络不可微的情况。接着提到将介绍五种方法来解决这些问题，为观众提供解决思路的参考。 --本内容由@DDD_cat生成，正在努力做一款好的ai工具，欢迎访问我们的网站：https://ai.ddcatai.com, qq群：680316576 ♥ 5
twilightSpar 2024-05-07 编码和解码的参数不一样吧，f_/theta(z) 参数是theta，带参数的p(z) 应该换一个参数，比如w吧。 还是说认为所有的参数合起来叫theta？求解，多谢[脱单doge] ♥ 1 ↩ 2
Comments
RL硬train一发啦
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【时间线】 - 00:00 介绍视频主题 - 00:02 说明近期忙于毕业和旅行，视频制作时间较少 - 00:12 发现深度学习中的不可微问题 - 00:19 探讨可微性在采样任务中的应用 - 01:15 探讨深度学习中不可微问题的解决方法 - 01:29 提出采样不可微会导致网络无法反向传播的说法是错误的 - 02:19 探讨从分布中采样和argmax操作导致的不可微问题 - 05:33 提到将介绍五种解决不可微问题的方法 【摘要】： 视频主要介绍了深度学习中的不可微问题，首先澄清了采样不可微会导致网络无法反向传播的说法是错误的，然后探讨了从分布中采样和argmax操作可能导致网络不可微的情况。接着提到将介绍五种方法来解决这些问题，为观众提供解决思路的参考。 --本内容由@DDD_cat生成，正在努力做一款好的ai工具，欢迎访问我们的网站：https://ai.ddcatai.com, qq群：680316576
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up主讲的很好，最近写的一篇论文就涉及到重参数技巧和参数采样问题，我虽然实际用的是重参数，但却表述成了参数在分布中采样...可惜已经交了[大哭]
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UP主tql，还融合了当下动漫[惊喜]
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不可微的解决方法还是蛮多的，比如参数化采样，重参数，stop gradient等
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Hi up，我想请问一下为什么 g 和 f 都是用 theta 来表示的呢？
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我是来看芙芙的
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编码和解码的参数不一样吧，f_/theta(z) 参数是theta，带参数的p(z) 应该换一个参数，比如w吧。 还是说认为所有的参数合起来叫theta？求解，多谢[脱单doge]
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丘丘也看gbc吗[BanGDream_多惠-震惊]
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UP主加油！
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请问非凸优化不是数学尚未突破的问题吗[doge]
[打call]牛，首页刷到的视频，没想到质量这么高
[花见汐梨Yuuri·童话奇遇记_害怕鸭]是深奥的学术问题
催更催更！