【吴恩达深度学习专栏】神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)——使用计算图求导数（Derivatives with a Computation

2.8 使用计算图求导数（Derivatives with a Computation Graph）

在上一个视频中，我们看了一个例子使用流程计算图来计算函数J。现在我们看看流程图的描述，看看你如何利用它计算出函数J的导数。
、


么影响？

现在我想介绍一个新的符号约定，当你编程实现反向传播时，通常会有一个最终输出值是你要关心的，最终的输出变量，你真正想要关心或者说优化的。在这种情况下最终的输出变量是J，就是流程图里最后一个符号，所以有很多计算尝试计算输出变量的导数，所以输出变量对某个变量的导数，我们就用dvar命名，所以在很多计算中你需要计算最终输出结果的导数，在这个例子里是J，还有各种中间变量，比如a、b、c、u、v，当你在软件里实现的时候，变量名叫什么？你可以做的一件事是，在python中，你可以写一个很长的变量名，比如dFinalOutputvar_dvar，但这个变量名有点长，我们就用dJ_dvar，但因为你一直对dJ求导，对这个最终输出变量求导。我这里要介绍一个新符号，在程序里，当你编程的时候，在代码里，我们就使用变量名dvar，来表示那个量。

好，所以在程序里是dvar表示导数，你关心的最终变量J的导数，有时最后是L，对代码中各种中间量的导数，所以代码里这个东西，你用dv表示这个值，所以dv=3，你的代码表示就是da=3。

好，所以我们通过这个流程图完成部分的后向传播算法。我们在下一张幻灯片看看这个例子剩下的部分。

我不会很详细地介绍最后一个例子，但事实上，如果你计算dJ/dc=dJ/du⋅du/dc=3×3，这个结果是9。
我不会详细说明这个例子，在最后一步，我们可以推出dc=9。

所以这个视频的要点是，对于那个例子，当计算所有这些导数时，最有效率的办法是从右到左计算，跟着这个红色箭头走。特别是当我们第一次计算对v的导数时，之后在计算对a导数就可以用到。然后对u的导数，比如说这个项和这里这个项：

可以帮助计算对b的导数，然后对c的导数。
所以这是一个计算流程图，就是正向或者说从左到右的计算来计算成本函数J，你可能需要优化的函数，然后反向从右到左计算导数。如果你不熟悉微积分或链式法则，我知道这里有些细节讲的很快，但如果你没有跟上所有细节，也不用怕。在下一个视频中，我会再过一遍。在逻辑回归的背景下过一遍，并给你介绍需要做什么才能编写代码，实现逻辑回归模型中的导数计算。

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