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神經網絡簡單理解(一):梯度彌散
時間 2021-01-16
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這裏C(w)爲最後的代價函數,它權值w的函數。每一層的加權輸入爲ZJ=W×aj-1+b。每一層的輸出爲aj,aj=φ(ZJ),這裏φ是激活函數。 反向傳播更新的是每一層神經元連接的權重w,即求C(w)對每一層w 的偏導數。反向傳播首先求C對W4的偏導數,所以公式爲: 同理,由於W3只能通過加權輸入Z3在影響結果,所以公式爲: 可以看出在更新權值的時候,每向前傳播一層,就要乘以激活函數的導數φ’。當
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