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BP神经网络原理公式推导
其他
2018-09-12 12:08:51
阅读次数: 0
如下图对一个两层简易神经网络,隐藏层的激活函数为sigmoid函数p(z),则满足:
p
′
=
p
(
1
−
p
)
p
′
=
p
(
1
−
p
)
初始化权重和偏置,即
w
1
,
.
.
.
,
w
8
w
1
,
.
.
.
,
w
8
均为已知数,可进行代入,输出
N
e
t
h
,
h
N
e
t
h
,
h
的值。
对loss求偏导,通过设置学习率可实现参数
w
1
,
.
.
.
,
w
8
w
1
,
.
.
.
,
w
8
的训练,在此仅给出
w
5
w
5
的具体过程。
仅供自己学习参考备忘。
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转载自
blog.csdn.net/u010801994/article/details/81395957
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