Neural network 理解反向传播算法中的梯度＞Andrew Ng在CurSera的深入研究中，给出了如下的梯度：这里，a[l]=gl_Neural Network_Backpropagation

Neural network 理解反向传播算法中的梯度＞Andrew Ng在CurSera的深入研究中，给出了如下的梯度：这里，a[l]=gl

neural-network

Neural network 理解反向传播算法中的梯度＞Andrew Ng在CurSera的深入研究中，给出了如下的梯度：这里，a[l]=gl,neural-network,backpropagation,Neural Network,Backpropagation,我无法理解这里得到的梯度如果：然后：但是幻灯片中给出的第1个公式不同，我做错了什么？请观看Andrew Ng在第3周“浅层神经网络”的反向传播直觉（可选）上的视频，了解反向传播导数 a[l] = g[l](z[l]), da[l] = ∂g[l](z[l])/∂z[l] * dz[l] => da[l] = g[l]'(z[l]) * dz[l]

我无法理解这里得到的梯度

如果：

然后：

但是幻灯片中给出的第1个公式不同，我做错了什么？

请观看Andrew Ng在第3周“浅层神经网络”的反向传播直觉（可选）上的视频，了解反向传播导数

a[l] = g[l](z[l]),

da[l] = ∂g[l](z[l])/∂z[l] * dz[l]
=> da[l] = g[l]'(z[l]) * dz[l]