神经网络前向传播和反向传播公式 详细推导
神经网络的前向传播和反向传播公式详细推导 本篇博客是对Michael Nielsen所著的《Neural Network and Deep Learning》第2章内容的解读，有兴趣的朋友可以直接阅读原文Neural Network and Deep Learning。 对神经网络有些了解 ...
原文：前馈神经网络-反向传播(Back Propagation)公式推导走读
构造：输入神经元个数等于输入向量维度，输出神经元个数等于输出向量维度。 x , , ,则需要三个输入神经元 一 前向后传播 隐层： 输出层： 一般化 ，向量表示 二 反向传播 计算梯度delta：均方误差，利用了sigmoid函数导数的有趣性。 输出层梯度： gt eg. 隐层梯度： gt eg. 更新权重： eg输出层： eg隐层： 备注 反向传播的公式推导 目标函数： 梯度下降法优化目标函数 ...
2017-04-15 09:51 2 1287 推荐指数：
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