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上传时间: 2020-12-21
详细说明：画图和编辑公式实在是太麻烦了，我就写在纸上吧
一、BP推导
一个简单的神经网络：
正向传播：
1.输入层—->隐含层：
这里我们要把得到的值通过sigmoid激活一下：
2.隐含层—->输出层：同理
这样我们就得到了输出值out(o1)和out(o2)，此时这两个输出值和我们预想的输出值肯定相差甚远（可以自己设定几个数试一试）那么我们就要进行反向传播来修正w以此来修正输出值。
反向传播：
1.我们所期望的数据和输出数据的误差：
2.隐含层—->输出层的权值更新：
以w5为例，我们想知道w5对整体误差产生了多少影响
那么我们再拆分看每一项：
我们现在更新W5（lr是学习率）：
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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