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
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本文标题：2018-12-20 神经网络反向传播算法
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/zagekqtx.html
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