Deep Learning5: Linear Decoders with Autoencoders

线性解码与sigmoid激活

最新推荐文章于 2018-07-20 17:40:15 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/learnmuch/p/5957279.html

本文探讨了在LinearDecoders设置中将a(3)设为等于z(3)时的情况，即线性编码，并解释了在某些数据集难以满足sigmoid激活函数输入范围要求时采用线性编码的原因。此外，还介绍了这种情况下误差项的更新方式。

对于

$\begin{align} z^{(3)} &= W^{(2)} a^{(2)} + b^{(2)} \\ a^{(3)} &= f(z^{(3)}) \end{align}$

Linear Decoders设定，a⁽³⁾ = z⁽³⁾则称之为线性编码

sigmoid激活函数要求输入范围在[0,1]之间，某些数据集很难满足，则采用线性编码

此时，误差项更新为

$\begin{align} \delta_i^{(3)} = \frac{\partial}{\partial z_i} \;\; \frac{1}{2} \left\|y - \hat{x}\right\|^2 = - (y_i - \hat{x}_i) \cdot f'(z_i^{(3)}) \end{align}$

$\begin{align} \delta_i^{(3)} = - (y_i - \hat{x}_i) \end{align}$

$\begin{align} \delta^{(2)} &= \left( (W^{(2)})^T\delta^{(3)}\right) \bullet f'(z^{(2)}) \end{align}$

转载于:https://www.cnblogs.com/learnmuch/p/5957279.html

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