人工智能入门-R语言数据分析88

本文深入探讨了神经网络中误差传播的迭代公式,详细解析了输出层和隐含层的权重改变量计算方法,以及如何统一表达误差传播公式。

输出层权重改变量

人工智能入门-R语言数据分析88
 

 

隐含层权重改变量

人工智能入门-R语言数据分析88
隐含层权重改变量

人工智能入门-R语言数据分析88
 

 

误差传播迭代公式

ß输出层:

人工智能入门-R语言数据分析88
 

误差传播迭代公式

ß隐含层:

人工智能入门-R语言数据分析88
 

 

ß输出层和隐含层的误差传播公式可统一为:

ß残差*激励函数的导数*本层输入

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

人工智能大模型讲师培训咨询叶梓

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值