Neural network 神经网络：如何计算单位误差

我正试着从试卷上解出第26题（这是2002年的考试，不是我要打分的！）

这正是问题所在：

T1 = 0.58
Z1 = 0.83
T1 - Z1 = -0.25
sigmoid(I1) = sigmoid(0.982) = 0.728
1-sigmoid(I1) = 1-0.728 = 0.272

答案是B

有人能指出我错在哪里吗

我计算出纸上上上一个问题的I1为0.982

激活函数为S形。因此，对于输出1，总和应为：

d1 = f(Ik)[1-f(Ik)](Tk-Zk)

从问题中：

T1 = 0.58
Z1 = 0.83
T1 - Z1 = -0.25
sigmoid(I1) = sigmoid(0.982) = 0.728
1-sigmoid(I1) = 1-0.728 = 0.272

所以把这些放在一起：

d1 = (0.728)(0.272)(-0.25)
d1 = -0.049

但答案应该是d1=-0.0353

谁能告诉我哪里出了问题

编辑1：我试着倒过来理解情况，但还是被卡住了

我说,

d1 = f(Ik)[1-f(Ik)](Tk-Zk)
-0.0353 = f'(Ik)(-0.25) (where I know -0.0353 is the right answer, and -0.25 is Tk - Zk)
0.1412 = f'(Ik)
0.1412 = f(Ik)[1-f(Ik)]
0.1412 = sigmoid(x).(1-sigmoid(x))

---

…但后来我被卡住了，如果有人有想法，问题是，

I₁你从上一个问题得到的是不是相同的
I₁您需要完成此任务

I的值₁根据输入值的不同而变化（此问题的输入值不同）

为了解决这个问题，你可以使用
f（Iₖ) = Zₖ：

δₖ   = f（I）ₖ)·[1-f（I）ₖ)]·（tₖ - Zₖ)

=zₖ·[1-zₖ]·（tₖ - Zₖ)

→ δ₁ = 0.83·[1 - 0.83]·(-0.25) = -0.2075·0.17 = -0.035275 ≈ -0.0353

→ δ₂ = 0.26·[1 - 0.26]·(0.70 - 0.26) ≈ -0.0847

→ δ₃ = 0.56·[1 - 0.56]·(0.20 - 0.56) ≈ -0.0887
对不起，我以为我接受答案会自动获得奖金。非常感谢。