反向传播图示理解

本文深入探讨了两层感知器中反向传播算法的工作原理,详细解释了权重更新过程中梯度的计算方法,指出本地梯度与上游梯度的乘积决定了权重调整的方向与大小。此外,文章强调了反向传播计算仅需到达倒数第二层,为理解复杂神经网络提供了关键视角。

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两层感知器理解反向传播

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如上面所展示,对于每个结点处的前面的权重更新,其梯度等于本地梯度*上游传回来的梯度gi .
而且,反向传播传回的梯度只需要计算到倒数第二层(假如输入也算一层的话),如上图所示,只需要计算到g5,g4即可。

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