tensorflow 2.0 随机梯度下降 之 MLP反向传播

6.7 MLP反向传播 多输出感知机 MLP 反向传播推导 多输出感知机 MLP 反向传播推导 总结： 对 于 一 个 输 出 层 的 节 点 k ∈ K k \in K k∈K: ∂ E ∂ w j k = O j δ k \frac{\partial E}{\partial w_{jk}}=O_j\delta_k ∂wjk​∂E​=Oj​δk​ 这 里， δ k = O k ( 1 − O k

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