反向传播算法
“反向传播”是用于最小化我们的成本函数的神经网络术语,就像在逻辑和线性回归中使用梯度下降一样。
梯度计算-前向传播表示第L层节点j的误差
.*表示点乘,是指对应的元素相乘
表示求导的导数不需要计算,第一层是输入层,不存在误差。
梯度计算-后向传播△表示大写的,是累加求和的意思。
后向传播例题
例题反向传播算法
“反向传播”是用于最小化我们的成本函数的神经网络术语,就像在逻辑和线性回归中使用梯度下降一样。
梯度计算-前向传播表示第L层节点j的误差
.*表示点乘,是指对应的元素相乘
表示求导的导数不需要计算,第一层是输入层,不存在误差。
梯度计算-后向传播△表示大写的,是累加求和的意思。
后向传播例题
例题本文标题:2018-12-20 神经网络反向传播算法
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