山东大学人工智能导论实验2工程文件-前向传播和反向传播
详解博客地址：https://blog.csdn.net/m0_52316372/article/details/125626360
内容：
假设X有n个样本，属于m=3个类别, a^m表示样本属于第m类的概率，请实现 的三次前向传播及反向传播(更新参数ω和b)，每次反向传播结束后更新并输出参数ω和b的值，计算cross entropy loss，其中σ(∙)表示sigmoid函数。
目标：
理解前向传播和反向传播
应用作业一中提到的基本操作
代码要求：
按代码模板实现函数功能
文档要求：
前向传播及反向传播涉及到的公式计算（参考）
粘贴代码输出结果截图。
2022-07-05 21:05:47
5KB
1
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(
2022-05-26 09:09:35
99KB
1
神经网路全连接层的代码实现，包含一个输入层一个输出层一个隐层，用numpy实现。前向传播和反向传播均用代码实现，并没有借助tensorflow框架。这只是一个简单的神经网络模型，仅供学习，便于理解神经网络算法中前向传播和反向传播过程，以及利用梯度下降算法更新权重参数的实现过程。
2021-07-01 10:13:04
1KB
1