tensorflow 2.0 隨機梯度下降 之 MLP反向傳播

6.7 MLP反向傳播 多輸出感知機 MLP 反向傳播推導 多輸出感知機 MLP 反向傳播推導 總結： 對 於 一 個 輸 出 層 的 節 點 k ∈ K k \in K k∈K: ∂ E ∂ w j k = O j δ k \frac{\partial E}{\partial w_{jk}}=O_j\delta_k ∂wjk​∂E​=Oj​δk​ 這 裏， δ k = O k ( 1 − O k

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