Neural network 神经网络误差求导Sigmoid

在我关于人工智能的书中，错误函数是（目标输出）^2

d=δ

W=重量

O=输出

T=目标

dE/Wa=dE/dOk*dOk/dWa

dE/dWa=-2*（Tk正常）*dOk/dWa//这个负号是从哪里来的

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因此派生必须是2*（目标输出）。我不明白负数是从哪里来的。

我相信你也忘了取内部的导数。因为导数是输出的函数。因此，你还必须得到内部“-output”的导数，我们可以把它想象成“-x”。导数就是-1

因此，函数实际上是（目标-输出）（-1）（2），其中（-1）来自（-output）的导数，（2）来自幂

本网站介绍了该衍生产品的一些基本示例：

编辑：传统上，如果你只是简单地做反向传播，你是把梯度作为J的函数，所以实际上不应该有一个负号。负号的唯一时间是将导数作为输出的函数。但我会进一步研究这个问题