|
186 | 186 | , |
187 | 187 | - 根据BP反向传播可以得到: |
188 | 188 |  |
189 | | - - 权重的偏导(梯度)就为: |
| 189 | + - 权重的偏导(梯度)就为: |
| 190 | +  |
190 | 191 | - 还是BP反向传播的推导,可以查看我之前给的BP反向传播的推导。 |
191 | 192 | - 它这里`W`是从`0`开始的,所以对应可能不太一致。 |
192 | | -- `tanh`的导数为:![$${[\tanh (x)]^'} = 1 - {[\tanh (x)]^2}$$](http://latex.codecogs.com/gif.latex?%5Clarge%20%24%24%7B%5B%5Ctanh%20%28x%29%5D%5E%27%7D%20%3D%201%20-%20%7B%5B%5Ctanh%20%28x%29%5D%5E2%7D%24%24) |
| 193 | +- `tanh`的导数为: |
| 194 | +![$${[\tanh (x)]^'} = 1 - {[\tanh (x)]^2}$$](http://latex.codecogs.com/gif.latex?%5Clarge%20%24%24%7B%5B%5Ctanh%20%28x%29%5D%5E%27%7D%20%3D%201%20-%20%7B%5B%5Ctanh%20%28x%29%5D%5E2%7D%24%24) |
193 | 195 | - 所以: |
194 | | - - 当的很小时,可以得到, |
| 196 | + - 当的很小时,可以得到: |
| 197 | +  |
195 | 198 | - 这里实际上他是假设激励函数是线性的,下一篇论文中也有提到。 |
196 | | -- 根据**方差**公式:可以得到: |
197 | | -![$$Var[{z^i}] = Var[x]\prod\limits_{j = 0}^{i - 1} {{n_j}Var[{W^j}]} $$](http://latex.codecogs.com/gif.latex?%5Clarge%20%24%24Var%5B%7Bz%5Ei%7D%5D%20%3D%20Var%5Bx%5D%5Cprod%5Climits_%7Bj%20%3D%200%7D%5E%7Bi%20-%201%7D%20%7B%7Bn_j%7DVar%5B%7BW%5Ej%7D%5D%7D%20%24%24),推导如下: |
| 199 | +- 根据**方差**公式: |
| 200 | + |
| 201 | +可以得到: |
| 202 | +![$$Var[{z^i}] = Var[x]\prod\limits_{j = 0}^{i - 1} {{n_j}Var[{W^j}]} $$](http://latex.codecogs.com/gif.latex?%5Clarge%20%24%24Var%5B%7Bz%5Ei%7D%5D%20%3D%20Var%5Bx%5D%5Cprod%5Climits_%7Bj%20%3D%200%7D%5E%7Bi%20-%201%7D%20%7B%7Bn_j%7DVar%5B%7BW%5Ej%7D%5D%7D%20%24%24), |
| 203 | +推导如下: |
198 | 204 | -  |
199 | 205 | - ![enter description here][21](式子太长,直接截图的,没用LaTex解析) |
200 | 206 | - 因为输入的**均值为0**,可以得到: |
|
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