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文檔簡介

BP算法的推導I 符號定義網絡結構：輸入層d個神經元，隱含層個神經元，輸出層c個神經元，網絡的權值。輸入訓練樣本，期望輸出，網絡實際輸出，隱含層神經元輸出，為神經元的凈輸出，有：隱含層：，；(1)輸出層：，；(2)誤差平方和準則函數：(3)權值調整公式：分別計算輸出層和隱含層權值的梯度。II 輸出層應用鏈式求導法則計算輸出層第k個神經元隱含層第j個神經元之間的連接權值梯度：(4)再次應用鏈式求導法則：根據(3)式，有：根據(2)式，有：因此：根據(2)式，有：代入到(4)式，有：，其中III 隱含層應用鏈式求導法則，計算輸入層第i個神經元到隱含層第j個神經元之間連接權值的梯度：(5)根據(1)式，有：再次應用鏈式法則： 代入(5)式，有：其中：IV 權值梯度輸出層：，；隱含層：，V 對數Sigmoid激活函數的結果激活函數為對數Sigmoid函數：導數為：因此：輸出層：隱含層：VI 雙曲Sigmoid激活函數的結果激活函數為雙曲Sigmoid函數：導數為：因此：輸出層：；隱含層：。

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