2018-12-20 神经网络反向传播算法

作者: 奈何qiao | 来源:发表于2018-12-20 10:48 被阅读0次

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

$\delta _{j}^{(l)}$ 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

$\delta ^{(1)}$ 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 $\delta$ ，是累加求和的意思。

后向传播

例题

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