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神经网络误差导数Sigmoid

是指在神经网络中使用Sigmoid激活函数时，计算误差函数对于Sigmoid函数输出的导数。Sigmoid函数是一种常用的激活函数，它将输入的实数映射到0到1之间的值，具有平滑的S形曲线特性。

在神经网络的训练过程中，我们需要计算误差函数对于网络参数的导数，以便进行梯度下降等优化算法来更新参数。而在使用Sigmoid函数作为激活函数时，误差函数对于Sigmoid函数输出的导数可以简化计算。

具体来说，对于一个神经元的输出值为y，误差函数为E，则误差函数对于Sigmoid函数输出的导数可以表示为：

dE/dy = dE/dz * dz/dy

其中，z表示Sigmoid函数的输入，即z = wx + b，w为权重，x为输入，b为偏置项。

根据链式法则，我们可以将dE/dz展开为：

dE/dz = dE/dy dy/dz = dE/dy sigmoid'(z)

其中，sigmoid'(z)表示Sigmoid函数对于z的导数，可以表示为：

sigmoid'(z) = sigmoid(z) * (1 - sigmoid(z))

综上所述，神经网络误差导数Sigmoid可以通过计算误差函数对于Sigmoid函数输出的导数来得到，其中Sigmoid函数对于z的导数可以表示为sigmoid(z) * (1 - sigmoid(z))。

在实际应用中，神经网络误差导数Sigmoid可以用于反向传播算法中，计算每一层神经元的误差导数，从而更新网络参数，提高神经网络的性能。

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相关搜索:sigmoid神经网络计算偏导数时的分割误差神经网络对输入的导数神经网络Python中的逆Sigmoid函数？Python 3导数近似误差与对数图 R中神经网络包中的Sigmoid函数使用Sigmoid代替Tanh激活函数失败-神经网络对权重的修正是否也包括Sigmoid函数的导数？神经网络中误差函数的定义参考坐标系的时间导数给出误差在高精度计算导数时被零误差除法卷积神经网络中的Keras形状误差如何减少神经网络中假设的误差？多通道卷积神经网络--负尺寸误差使用sigmoid激活的python中从头开始的神经网络 Keras卷积神经网络中的“未知节点”误差如何计算sigmoid神经网络二进制结果的交叉熵？R中神经网络的自定义误差函数 XOR神经网络误差一直收敛到0.5 tf keras中图神经网络多输入模型的误差

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转自: 　　https://blog.csdn.net/lyl771857509/article/details/78990215

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https://medium.com/technology-invention-and-more/how-to-build-a-simple-neural-network-in-9-lines-of-python-code-cc8f23647ca1

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AI从入门到放弃：BP神经网络算法推导及代码实现笔记

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计算机视觉那些事 | 深度学习基础篇

随着人工智能尤其是深度学习的快速发展，计算机视觉成为了这些年特别热门的研究方向。在这里我们将开启一个全新的系列【计算机视觉那些事】，来分享我们这些年在计算机视觉上的一些认识和经验。在这个系列中，我们主要会围绕计算机视觉中的深度学习算法展开，包含图像分类、目标检测、图像分割和视频理解等诸多领域的理论和应用。

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神经网络训练中的Tricks之高效BP（反向传播算法）

本文带来的是LeCun等人著的“Neural Networks: Tricks of the Trade”一书第二版中的第一章Efficient BackProp。本文并非对原著的直接翻译，而是经过了一定程度上的增删，同时大部分的地方都增加了个人理解，如有理解不对的地方，还望大家不吝指正。人工神经网络的能力大家都是有目共睹的，在机器学习领域可是占据了一定的地位。这点应该毋庸置疑。它可以建模任意复杂的函数。虽然能力大了有时候也不是好事，因为容易过拟合。但能力小了，就没办法建模复杂的函数，也就

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深度学习笔记三：反向传播（backpropagation）算法[通俗易懂]

接上一篇的最后，我们要训练多层网络的时候，最后关键的部分就是求梯度啦。纯数学方法几乎是不可能的，那么反向传播算法就是用来求梯度的，用了一个很巧妙的方法。反向传播算法应该是神经网络最基本最需要弄懂的方法了，要是反向传播方法不懂，后面基本上进行不下去。非常推荐的是How the backpropagation algorithm works 在最开始的博客中提过，这本书是这篇笔记用到的教材之一，这节反向传播也是以上面那个链接中的内容作为笔记的，因为反向传播部分写的很好。

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深度学习入门基础

TensorFlow：google开源的，当前版本已经有高级API、可视化工具、GPU支持、异步执行。

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反向传播（backpropagation）算法 | 深度学习笔记

接上一篇（多层感知机（MLP）与神经网络结构 | 深度学习笔记）的最后，我们要训练多层网络的时候，最后关键的部分就是求梯度啦。纯数学方法几乎是不可能的，那么反向传播算法就是用来求梯度的，用了一个很巧妙的方法。反向传播算法应该是神经网络最基本最需要弄懂的方法了，要是反向传播方法不懂，后面基本上进行不下去。非常推荐的是How the backpropagation algorithm works （http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.html）

深度学习那些事 — 激活函数

这篇文章介绍激活函数，之所以将激活函数单独拿出来进行介绍，因为多层感知机在刚开始发展的时候，梯度会消失，所以它梯度不会太深，训练不了太深的参数，其实最核心的问题就是激活函数，结合反向求导那篇文章求导的过程，我们提出两个问题，带着这两个问题往下看。

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一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

最近这段时间系统性的学习了 BP 算法后写下了这篇学习笔记，因为能力有限，若有明显错误，还请指正。什么是梯度下降和链式求导法则假设我们有一个函数 J(w)，如下图所示。梯度下降示意图现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最小，w的值需要减小。而初始位置的切线的斜率a > 0（也即该位置对应的导数大于0），w = w – a 就能够让 w 的值减小

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从一个双控开关思考神经网络（下）

内容提要引子--双控开关和三控开关 | 拓展--数字电路 | 深入--神经网络 --神经网络之感知器：给定模型，通过数据训练参数，可以解决分类问题。 --神经网络之隐藏层：更强大的神经网络（更多参数） --神经网络之激活函数：超越线性（非线性的引入） --神经网络之反向传播：质的飞跃（性能大幅提升） --神经网络之实用关键：算法收敛（快速有效地找到合适的参数）上文回顾从一个双控开关思考神经网络（上）神经网络引入隐藏层解决异或问题前面

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深度学习笔记总结(1)

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BP（Back Propagation）神经网络——原理篇

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神经网络的激活函数总结

激活函数在神经网络中具有重要的地位。在SIGAI之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中，我们回答了3个关键的问题：

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【TS深度学习】长短时记忆网络

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深度学习（4）——BP算法感知器神经网络线性神经网络BP神经网络

前言：从感知器开始引出神经元，感知器中的激活函数进行改进，引入全连接神经网络，只要并且重点介绍一下BP神经网络感知器神经网络也就01分类器，给定阈值，解决二分类问题。类似于前面提到的二值化，例如：

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