深度学习 — 反向传播(BP)理论推导

深度学习 — 反向传播(BP)理论推导

反向传播算法推导

UFLDL教程 - 神经网络

UFLDL教程 - 反向传导算法

UFLDL教程 - 神经网络向量化

默认 残差 δ(l)=∂J(W,b)∂z(l)${\delta }^{(l)}=\frac{\mathrm{\partial }J(W,b)}{\mathrm{\partial }{z}^{(l)}}$

反向传播算法图解

根据上面反向传播算法的推导，图解如下：

前向传播

反向传播