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播布客_k近邻算法 python_wgan-gp原理_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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后,网络Wiii的ios是: IOSS = CrOSSentrOPy {L3。yexpected) 要使梯度体面迈出一步,我们需要针对网络中的三个权重计算ios函数的有偏导数。我们将从输出权重开始,应用链式规则: w ^ 对于此CaSe,L2只是一个常量,因为它不依赖于U, 为了简化表达式,我们可以定义:γF = CroSS_entroPyf(L3,yeχPeae^ L3'= Sigfnmdf()v3。Δ2) 偏导数WoUid的结果表达式为: ^^ = IoSS,L3',L2 现在,我们开始对SeCOnd隐藏层权重J1 j进行派生 最后是ul的派生词: LI” — Sigmaidf + x) 您应该注意到一个模式。每层上的导数是其后各层的导数乘以前一层的输出的乘积。这就是链式规则的魅力所在,而算法则利用了它的优势。 我们从计算每个隐藏层的输出直到输出层的输入前进。然后,我们开始计算回溯到隐藏层的导数并传播结果,以便通过重用所有已计算的元素来进行更少的计算。这就是反向传播名称的由来。 结论 注意我们尚未使用S形或交叉熵导数的定义。我们本可以使用具有不同激活功
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