神经网络的前向传播和反向传播推导

反向传播神经网络

神经网络的前向传播和反向传播推导 x1x_{1}x1和x2x_{2}x2表示输入 wijw_{ij}wij表示权重 bijb_{ij}bij表示偏置 σi\sigma_{i}σi表示激活函数，这里使用sigmoid激活函数 outoutout表示输出 yyy表示真实值 η\etaη表示学习率前向传播 h1=w11x1+w13x2+b11h_{1}=w_{11}x_{1}+w_{13}x_{2}+b_{11}h1=w11x1+w13x2+b11，α1=σ(h1)=11+e−h1\alpha_{1}=\sigma(h1)=\frac{1}{1+e^{-h1}}α1=σ(

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