权重，如何以矩阵形式书写？
在具有sigmoid激活函数的神经网络的反向传播中，
权重更新规则由以下公式给出：
NewWeight = OldWeight - alpha * D * A
其中alpha是学习速率，A是前一层的激活，
D = (Y - Y')Y'(1-Y') ;D = Error Minimization, delta
其中，Y=给定值，Y'由输出层在神经网络中计算
在我的例子中，Y是4x1=[0.3,0.2,0.4,0.1]，Y的一个实例是4x1=[0.2,0.1,0.1,0.2]
如何计算D=（Y-Y’’Y’（1-Y’）
（Y-Y’）=4x1和Y’=4x1，和1
还是元素乘法？
共有1个答案
这确实是元素乘法。您需要将每个输出误差（Y-Y’）乘以相应输出（w.r.t.权重）的导数，即sigmoid激活的Y’（1-Y’）。可以将其视为一个“纠正的错误信号”。所以，D*A是一个向量外积，它将给出一个与权重大小相同的矩阵。
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