BP神经网络原理公式推导

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\left ( 1-p \right )p′=p(1−p)
初始化权重和偏置，即w1,...,w8w_1, ...,w_8w1,...,w8均为已知数，可进行代入，输出Neth,hNet_h,hNeth,h的值。

对loss求偏导，通过设置学习率可实现参数w1,...,w8w_1, ...,w_8w1,...,w8的训练，在此仅给出w5w_5w5的具体过程。

仅供自己学习参考备忘。

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