深度学习:神经络的向播和反传播算法导
1. 神经网络
2. 如何计算传播
- 第一层输入层:里面包含神经元i1,i2,截距:b1,权重:w1,w2,w3,w4
- 第二层是隐含层:里面包含h1,h2,截距:b2,权重:w5,w6,w7,w8
- 第三层是输出层:里面包含o1,o2
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- w1=0.25
- w2=0.25
- w3=0.15
- w4=0.20
- w5=0.30
- w6=0.35
- w7=0.40
- w8=0.35
2.1 前向传播
2.1.1 输入层到隐含层
2.1.2 从隐含层到输出层
2.2 计算总误差
2.3 反向传播
2.3.1 隐含层到输出层的权值更新
- 计算:
设{\displaystyle f}和{\displaystyle g}为两个关于{\displaystyle x}可导函数,则复合函数{\displaystyle (f\circ g)(x)}的导数{\displaystyle (f\circ g)'(x)}为:
- {\displaystyle (f\circ g)'(x)=f'(g(x))g'(x).}
- 计算
- 计算
2.3.1.1 跟新W6的权重
2.3.2 隐含层的权值跟新
2.3.2.1 计算
- 计算
- 同理也可以计算
2.3.2.2 计算
2.3.2.3 计算
2.3.2.4 整体公式
2.3.2.4 跟新W1的权重
3. 计算获取最佳的权重
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