问题描述
我们应该构建一个前馈神经网络。
整个事情的转折点是三个神经元 (1,5) 中的每一个都给出了向量作为输入。前进阶段非常简单。对于反向传播，我不太了解梯度下降。当我尝试使用链式法则确定隐藏层 2 和输出层之间的增量权重 (W3.shape = (2,4)) 时，矩阵中的每个权重只能得到一个向量 (1,5)。
所以 dL/dw3_1 = dL/dout1 * dout1/dw1。 (输出层没有激活函数)
我应该如何更新权重，这只是一个数字？我不确定我是否完全正确理解了任务。我很高兴有任何链接或帮助。不幸的是，谷歌搜索“使用矢量数据的梯度下降”总是会想到“如何矢量化某些东西”。
解决方法
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