反向傳播公式推導
 神經網絡中權重 \(w^{(l)}_{ij}\) 的改變將影響到接下來的網絡層，直到輸出層，最終影響損失函數  \(\color{red}{公式推導符號說明}\) 符號 說明 \(n_l\) 網絡層 ...
原文：手推反向傳播公式
這可能是我見過的反向傳播算法理論中最易理解的解釋和最簡潔形式的公式推導了 本文以多層感知機為例, 但不局限於某種激活函數或損失函數. 先上精簡版的圖示, 幫助解釋: 反向傳播的目的是更新神經元參數,而神經元參數正是 z wx b 中的 w,b . 對參數的更新,利用損失值loss對參數的導數, 並沿着負梯度方向進行更新: w w eta nabla w b b eta nabla b 運用鏈式法 ...
2018-07-13 17:23 0 1643 推薦指數：
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