deced Asked:2020-11-02 22:43:59 +0000 UTC2020-11-02 22:43:59 +0000 UTC 2020-11-02 22:43:59 +0000 UTC 改变神经网络的权重 772 有一个在反向传播期间改变权重的公式。 据我所知，w是神经元的权重，δ是误差（期望的结果是减去接收到的），y是神经元的输出，f(e)是激活函数，w'是新的重量。（如有错误请指正） 下面是一个描述反向传播期间权重变化的 gif。 我想知道这个公式中的符号 n、d、e 代表什么，以及如何计算它们。如果有任何帮助，我将不胜感激。在哪里挖掘完全无法理解...... нейронные-сети 1 个回答 Voted Best Answer OlegM 2020-11-02T23:21:04Z2020-11-02T23:21:04Z n（希腊字母“This”的字母）最有可能等于学习率（不需要计算，你自己设置） e 只是一个函数变量（例如 x ） df(e)/de 是激活函数的导数
n（希腊字母“This”的字母）最有可能等于学习率（不需要计算，你自己设置）
e 只是一个函数变量（例如 x ）
df(e)/de 是激活函数的导数