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文档简介

BP算法的推导I 符号定义网络结构：输入层d个神经元，隐含层个神经元，输出层c个神经元，网络的权值。输入训练样本，期望输出，网络实际输出，隐含层神经元输出，为神经元的净输出，有：隐含层：，；(1)输出层：，；(2)误差平方和准则函数：(3)权值调整公式：分别计算输出层和隐含层权值的梯度。II 输出层应用链式求导法则计算输出层第k个神经元隐含层第j个神经元之间的连接权值梯度：(4)再次应用链式求导法则：根据(3)式，有：根据(2)式，有：因此：根据(2)式，有：代入到(4)式，有：，其中III 隐含层应用链式求导法则，计算输入层第i个神经元到隐含层第j个神经元之间连接权值的梯度：(5)根据(1)式，有：再次应用链式法则： 代入(5)式，有：其中：IV 权值梯度输出层：，；隐含层：，V 对数Sigmoid激活函数的结果激活函数为对数Sigmoid函数：导数为：因此：输出层：隐含层：VI 双曲Sigmoid激活函数的结果激活函数为双曲Sigmoid函数：导数为：因此：输出层：；隐含层：。
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