1.单层感知机

三、pytorch之感知机和MLP梯度推导σ只有一个,其中三、pytorch之感知机和MLP梯度推导

三、pytorch之感知机和MLP梯度推导

求导过程:

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2.多层感知机

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求导过程:

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3.MLP反向传播

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E对Wjk过程如第2点,略:

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E对Wij过程:

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总结:

三、pytorch之感知机和MLP梯度推导即,Wij与当前节点i的值和j到输出层的信息有关,以上式子内部都是已知的,然后通过反向传播求出E对所有层W的偏导数,进而求得各W的梯度,来更新W,不停的更新W。

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