Q23学习规则 米 ◆信息的正向传递 隐含层中第个神经元的输出 al2=∫1(∑wl;P+b1;),=1,2,…,S 输出层第k个神经元的输出 a2k=f2(∑wkal+b2k),k=l,2,…2 定义误差函数 2021/2/20 Ew,B)=∑(k-a2k)2 k=1
2021/2/20 16 2.3 学习规则 信息的正向传递 – 隐含层中第i个神经元的输出 – 输出层第k个神经元的输出 – 定义误差函数
23学习规则 米 ◆利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播 输出层的权值变化 E de da2 △w2ni=-n 1 ki da2 k dw 2 ki m(tk-a2k)f2 ali =n ski al i 其中 (t2-a21)f2=e2f2 t -a 同理可得 E ae da2 k △b2ki=-n d62 ki da2k d62 ki 2021/2/20 =m(tk-a2k)·f2′=η·8k
2021/2/20 17 2.3 学习规则 利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播 – 输出层的权值变化 • 其中 • 同理可得