反向传播算法推导
一、MSE 损失函数推导 前向传播过程： 梯度反向传播公式推导： 定义残差： 则 残差推导如下： 对于最后一层： 广义上，左边项（-（···））是定义的损失函数对其输入（即最后一层神经元值）的导数，右项是sigmoind求导，这两项都是 ...
原文：反向传播算法数学推导
虽然数学不是那么好，但还是要对这个经典算法真正推导一遍心里才安稳。 主要参考资料:ufldl 开始：首先要明确，反向传播算法，是为了计算loss相对于w,b的偏导数，以此来更新每次学习的 ,b，是一个巧妙地计算方法。 首先定义loss函数： 乍一看，这怎么求关于每个权值的偏导数呢 别急，反向传播算法的一个巧妙之处就是没有直接去定义loss相对于 ， 的偏导数，而是先定义了一个残差的概念 以下直接上 ...
2017-02-25 23:03 1 1257 推荐指数：
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