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神经网络模型算法公式

神经网络
2024-11-05 18:43:32
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部分	公式	解释
前向传播	z₁ = w₁^Tx + b₁ a₁ = f(z₁) z₂ = w₂^Ta₁ + b₂ a₂ = f(z₂) 更多层的扩展 -->	计算每一层的加权输入和活函数
反向传播损失函数对输出层活值的导数	δ₂ = (a₂ y) f'(z₂) δ₁ = w₂δ₂ f'(z₁)	计算输出层和隐层的误差项
反向传播损失函数对权重的导数	∇w₂ = δ₂a₁ ∇w₁ = δ₁x	计算损失函数对权重的导数
参数更新	w₂ := w₂ α ∇w₂ b₂ := b₂ α ∇b₂ w₁ := w₁ α ∇w₁ b₁ := b₁ α ∇b₁	根据梯度下降法更新权重和偏置

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