neural-network - 神经网络：如何计算一个单元的误差

Question

我正在尝试从这份试卷中解决第 26 题（考试是从 2002 年开始的，不是我要评分的！）

这是确切的问题：

答案是 B。

有人能指出我哪里出错了吗？

我从论文上一个问题中计算出 I1 为 0.982。

激活函数是 sigmoid。对于输出 1，总和应该是：

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

从问题：

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

所以把这一切放在一起：

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

但答案应该是 d1 = -0.0353

谁能告诉我哪里出错了？

编辑1：我试图向后工作以了解情况，但我仍然卡住了。

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，如果有人有想法的话

标签： neural-networkbackpropagation

Answer 1