反向传播如何适用于多个隐藏网络？答案

【问题标题】：How does back propagation work for for multiple hidden networks?反向传播如何适用于多个隐藏网络？
【发布时间】：2020-02-14 18:32:44
【问题描述】：

我已经为输出层实现了反向传播所需的方程，但对于隐藏层，我对链式法则感到非常困惑。当隐藏层数为。越多，就越混乱。

如何化解隐藏层方程？

PS。我知道微积分

【问题讨论】：

标签： neural-network artificial-intelligence backpropagation

【解决方案1】：

地穴约翰，欢迎 :)

既然你说你精通微积分，并且已经完成了输出层反向传播，那么一旦你学习了记忆化，你就会很容易。

每个隐藏层都有前一层的误差。对隐藏层的一个权重应用链式法则。让我为您发布方程式。

https://1.bp.blogspot.com/-AqNDf3KFUq8/XahC0NdsGkI/AAAAAAAAEvU/cglTGiej4-0Q-0ZYw3NKAgvanAxU6KlMgCLcBGAsYHQ/s1600/Percep.PNG

在上图中，您可以看到差异化流程如下： 1. 错误/Sigmoid_Output 2. Sigmoid_Output/ Dot_Product 3. Dot_Product/ Sigmoid_Hidden 4. Sigmoid_Hidden/ Dot_Product_Hidden 5. Dot_Product_Hidden/你的体重！！！

前两个步骤来自输出层的链式法则。因此，您不必一次又一次地计算第一个和第二个结果。

类似地，对于另一个隐藏层，前一层的一阶和二阶导数将相同。这称为记忆。

查看此网页：访问https://www.hellocodings.com/2019/10/step-by-step-back-propagation.html

问候

【讨论】：