BP神经网络参数更新推导过程

所需积分/C币:13 2016-08-25 10:18:38 283KB PDF
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本pdf文档给出了BP神经网络权值参数更新过程的详细推导,对于神经网络初学者有很大的帮助。
aE(O aE() Ov(i) anet ab l Ov,(i aneto) ab fz) (L) 记o)=-(()-y2(1)(x) 则 dE(i) aE(i cb 对隐含层L-1层: CEO-)dE( Cy(Cnet (L-1) av,i aneth)aw net =∑w (D)b2(1-1) 5 因此 anet (L) (1-1) cnet [L C认 (6) (L-2) 结合(4)、(5)、(6)可得 dE(i f(x) 相仿地 dE(i (t()-yk(1)f(x) x x=ner (8 1=-∑(4(-y4()f(x)w(x)1-m ∑wf(x) dE( an-1)=d2-h{-2) aE() (L-1) ab (L-1) 类似地,第层(2≤!≤L-1)的权值和偏置的偏导可表示为 aE() CE( (1) 其中, (l+1)c(+1) X x=net (l) Part 4 BPAlgorithm For =2:L ∧w()=0∈M ∧b)=0∈R EndFor ②Fori=1:N For l =L: 2 Calculate gradient matrix△w((i)、 vector△b(i) Update Aw<Aw+Aw(i, Ab< Ab+Ab(i); EndFor EndFor Update () For =2:L b N EndFor

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