BP神经网络推导过程

目录 1. 符号定义 2. 隐藏层到输出层的权重更新 3. 输出层神经元阈值更新 4. 输入层到隐藏层的权重更新 5. 隐藏层神经元阈值更新 1. 符号定义 本文以单隐藏层的神经网络结构，均方误差为损失函数为例来详细推导各个参数的梯度更新。 给定训练集 D = { ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , . . . , ( x m , y m ) } , x i ∈ R d

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