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機器學習- 神經網路(多層感知機 Multilayer perceptron, MLP) 含倒傳遞( Backward propagation)詳細推導 | by Tommy Huang | Medium

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多層感知機是一種前向傳遞類神經網路，至少包含三層結構(輸入層、隱藏層和輸出層)，並且利用到「倒傳遞」的技術達到學習(model learning)的監督式學習，以上是傳統的定義。現在深度學習的發展，其實MLP是深度神經網路(deep neural network…

機器學習- 神經網路(多層感知機 Multilayer perceptron, MLP) 含倒傳遞( Backward propagation)詳細推導 Tommy Huang Mar 6, 2018 -- 5 Share 多層感知機是一種 前向傳遞類神經網路 ，至少包含三層結構(輸入層、隱藏層和輸出層)，並且利用到「 倒傳遞 」的技術達到學習(model learning)的監督式學習，以上是傳統的定義。現在深度學習的發展，其實MLP是深度神經網路(deep neural network, DNN)的一種special case，概念基本上一樣，DNN只是在學習過程中多了一些手法和層數會更多更深。 後面公式都是我自己推導用word打出來的，因為數學方程式無法直接複製貼上，所以我都轉成圖片的格式 以下我會用一個簡單的三層結構當作範例，之後會再補上多層的公式推導。 假設有個MLP的結構，共有 n 筆樣本，每個樣本對應 m 個輸出值。隱藏層只有一層設定為 p 個hidden node。 原始樣本定義寫法 [2022/12/23]x(i)定義是一筆資料，總共n筆，所以每一筆資料的維度數是d，我後面在輸入層到隱藏層的權重重複使用到i，這邊有可以造成誤會，但因為要整篇方程式都修掉也麻煩。再麻煩讀者看到後續的x_i的時候直接視為每一筆資料的第i的維度。感謝讀者Kj Sun協助找到問題。 前向傳

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