介绍 #,实现,sigmoid 函数
return 1,/, (1, +, np.exp (- x))
def sigmoid_derivative (x):
#,sigmoid 导数的计算
return 乙状结肠(x) * (1-sigmoid (x)) def relu_derivative (x):, #, ReLU 函数的导数
时间=d np.array (x,,复制=True), #,用于保存梯度的张量
d (x & lt;, 0),=, 0, #,元素为负的导数为,0
d (x 祝辞=,0],=,1,#,元素为正的导数为,1
return d
这篇文章主要介绍python里反向传播算法指的是什么,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
——最大下降的方向,也就是将我们带到成本函数的局部最小值的方向。
<强>: <强>
<强>
<强> ReLU函数导数函数代码演示: <强>
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