cnn突破六(四层bpnet网络公式)

news2024/11/25 1:05:10

四层bpnet网络反向传播公式推导:

X【196】-》HI【128】/HO【128】-》H2I【60】/H2O【60】-》YI【10】/YO【10】,

期望是d【10】

X,HI之间用w1【196,128】

HO,H2I之间用w12【128,60】

H2O,YI之间用w2【60,10】

k=10;m=60;j=128;i=196

\frac{\partial E}{\partial w2[m,k]}=\frac{\partial E}{\partial yo[k]}\frac{\partial yo[k]}{\partial yi[k]}\frac{\partial yi[k]]}{\partial w2[m,k]}=(yo[k]-d[k])*ds(yo[k])*ho[m];

\frac{\partial E}{\partial w12[j,m]}=\sum_{k=0}^{9}\frac{\partial E}{\partial yo[k]}\frac{\partial yo[k]}{\partial yi[k]}\frac{\partial yi[k]]}{\partial h2o[m]}\frac{\partial h2o[m]}{\partial h2i[m]}\frac{\partial h2i[m]}{\partial w12[j,m]}

=\sum_{k=0}^{9}(yo[k]-d[k])*ds(yo[k])*w2【m,k】*ds(h2o[m])*ho【j】

 \frac{\partial E}{\partial w1[i,j]}=\sum_{k=0}^{9}\frac{\partial E}{\partial yo[k]}\frac{\partial yo[k]}{\partial yi[k]}\frac{\partial yi[k]]}{\partial h2o[m]}\frac{\partial h2o[m]}{\partial h2i[m]}\frac{\partial h2i[m]}{\partial ho[j]}\frac{\partial ho[j]}{\partial hi[j]}\frac{\partial hi[j]}{\partial w1[i,j]}

=\sum_{k=0}^{9}(yo[k]-d[k])*ds(yo[k])*w2【m,k】*ds(h2o[m])*w12【j,m】*ds(ho[j])*x[i]

ds(x)函数注解如下:

public double dsigmoid(double x)
        {
            return x * (1 - x);
        }

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