作业六:神经网络反向传播
|班级链接|https://edu.cnblogs.com/campus/czu/classof2020BigDataClass3-MachineLearning|
|作业链接|https://edu.cnblogs.com/campus/czu/classof2020BigDataClass3-MachineLearning/homework/12878|
|学号|201613318|
【题目】
-
下图为三层神经网络结构,表中为输入的4条样本数据,计算第2个训练样本的前向传播过程,网络参数的初始为:W1=[[0.1,0.2],[0.2,0.3]],theta1=[0.3,0.3],W2=[[0.4,0.5],[0.4,0.5]],theta2=[0.6,0.6]。
![]()
![]()
-
根据上题中的神经网络结构和参数、数据,请计算反向传播过程中W(1,2)1的更新过程。
【要求】
1.激活函数使用sigmoid函数,损失函数使用均方差函数;
2.请大家在博客中直接完成或在作业本上完成后拍照上传。




浙公网安备 33010602011771号