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机器学习(3)--BP神经网络反向传播推导

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透视AI

修改于 2021-02-23 10:08:54

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修改于 2021-02-23 10:08:54

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文章被收录于专栏：AI风云之路

假设：

输入层到隐含层：

隐含层到输出层：

损失函数：

①求V。

其中，

所以，

②求W。

其中，

所以，

至此，我们通过反向传播求出了需要优化的参数的梯度。

为学习率。

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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