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RNN反向传播公式的推导.pdf

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简介：
本PDF文档详细介绍了RNN（循环神经网络）中反向传播算法的推导过程，帮助读者深入理解时间序列数据处理中的权重更新机制。 本段落详细介绍了RNN反向传播更新公式的推导过程。首先阐述了模型的前向传播公式，包括输入层、隐层以及输出层的具体计算方法。接着通过求解损失函数的梯度，得出了用于更新输出层和隐层权重及偏置项的RNN反向传播算法。最后文章给出了完整的RNN反向传播更新公式。这对于理解RNN内部的工作机制及其训练过程具有重要的参考价值。

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  • RNN反向传播公式的推导.pdf
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    本书深入浅出地讲解了BP（Backpropagation）算法在人工神经网络中的应用原理及其实现细节，并详细推导了相关数学公式。适合对机器学习感兴趣的技术爱好者和研究者阅读。 本段落介绍神经网络中的反向传播（BackPropagation）及其公式推导，并探讨激活函数的作用。最常用的两个激活函数是Sigmoid 和TanH。此外，文章还介绍了二次代价函数(Quadratic Cost)和交叉熵代价函数(Cross-Entropy Cost)这两种重要的损失度量方法。
     
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  • PyTorch中自定义反向传播的求导示例
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