神经网络：如何计算单位的误差

Question

我正在尝试从 this 试卷中算出第 26 题（考试是 2002 年的，不是我评分的！）

这就是确切的问题：

答案是B。

有人可以指出我错在哪里吗？

我从纸上的上一个问题算出 I1 为 0.982。

激活函数是 sigmoid 函数。对于输出 1，总和应该是：

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

来自问题：

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

所以把这些放在一起：

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

但答案应该是 d1 = -0.0353

谁能告诉我哪里错了？

编辑1：我试图向后理解情况，但我仍然陷入困境。

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))

...但后来我陷入困境，如果有人有想法

Answer 1

问题是，您从上一个问题中获得的

I₁

与此任务所需的 I₁

不

相同。

I₁

的值根据输入值而变化（对于本题来说是不同的）！

为了解决这个问题，您可以使用以下事实：

f(Iₖ) = zₖ

：

δₖ   = f(Iₖ)·[1 - f(Iₖ)]·(tₖ - zₖ)

     = zₖ·[1 - zₖ]·(tₖ - zₖ)

→ δ₁ = 0.83·[1 - 0.83]·(-0.25) = -0.2075·0.17 = -0.035275 ≈ -0.0353

→ δ₂ = 0.26·[1 - 0.26]·(0.70 - 0.26) ≈ -0.0847

→ δ₃ = 0.56·[1 - 0.56]·(0.20 - 0.56) ≈ -0.0887

Answer 2

我可以知道你在哪里找到这篇论文吗？该链接不起作用。如果我能找到类似的论文那就太好了，因为我在考试中也遇到了类似的问题 预先感谢