下面是误差逆传播算法的公式推导过程: 为了方便讨论,我们假设神经网络有L层,设第l(1≤l≤L)层的节点数为nl。误差逆传播算法的目标是根据训练样本计算出神经网络中每个连接的权重的梯度,进而使用梯度下降等优化方法更新权重。 首先,定义以下符号: - ai表示第i层的激活值(向量) - Wi表示第i+1层与第i层之间的...
本文将对误差逆传播算法的公式进行推导。 假设我们有一个包含L层的神经网络,其中第l层(1≤l≤L)有nl个神经元。我们用a(l)表示第l层的激活值,用z(l)表示第l层的加权输入值。我们用w(l)表示第l层到第(l+1)层之间的权重矩阵,用b(l)表示第(l+1)层的偏置向量。我们用C表示网络的损失函数。 首先,...