根据公式(13),(14),(15)将 4 层无激活函数的 BP 原理可以形象地表示为图 3,其中图中虚线框表示为各个层权重参数的梯度,可以发现各层的权重参数梯度由前一层网络的前馈计算值与后一层网络传播的误差信息整合而来。 图3 4层无激活函数的BP原理图 L层无激活函数的神经网络 图4 L层无激活函数的前向传播过程...
BP神经网络:误差反向传播算法公式推导 开端: BP算法提出 1. BP神经网络参数符号及激活函数说明 2. 网络输出误差(损失函数)定义 3. 隐藏层与输出层间的权重更新公式推导 4. 输入层与隐藏层间的权重更新公式推导 欢迎转载,转载时请注明出处,谢谢!