一、符号定义:

 al: 第l层的输出值(经过了激活函数)。在DNN中是向量,在CNN中是张量。

σ:激活函数的表达形式。

zl: 第l层的输出值(未经过激活函数)。在DNN中是向量,在CNN中是张量。

 wl:  第l层的权重。

y:  gt。

:点积扩展,表示用后者构造一个与前者大小相同的矩阵,再进行点乘,即复制扩展了后者。

δl总代价函数对第l层的z的导数。 δ i,l =(W l+1 ) T δ i,l+1 ⊙σ  ′  (z i,l ) δ i,l =(W l+1 ) T δ i,l+1 ⊙σ  ′  (z i,l )

二、DNN-BP

   1.总结:

   δ i,l =(W l+1 ) T δ i,l+1 ⊙σ  ′  (z i,l ) δ i,l =(W l+1 ) T δ i,l+1 ⊙σ  ′  (z i,l ) 

   2.推导:

  

   3.流程

  

   4.参考:

    http://www.cnblogs.com/pinard/p/6422831.html

三、CNN-BP

  1.总结:

 

  2.推导:

   类似DNN

  3.流程:

 

  4.参考:

   https://www.cnblogs.com/pinard/p/6494810.html

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