反向传播算法教程：从链式法则推导到NumPy实现
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反向传播算法教程：从链式法则推导到NumPy实现
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AI 综述
Faris Alasmary 发布了一篇 41 页教程，针对使用 sigmoid 激活函数和平方误差损失的全连接前馈网络，逐步推导反向传播算法。 推导从单个权重的链式法则求导出发，经误差项 δ 得到矩阵形式的四条通用反向传播方程，并扩展到 m 个训练样本与 mini-batch 梯度下降。每条方程均对应 NumPy 实现中的代码行，代码在 AHDBase 手写阿拉伯数字数据集上训练，完整代码随文提供。
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最新进展11月4日 13:00
反向传播算法的详细推导：从链式法则到 NumPy 实现报道时间线
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11月4日
- arXiv cs.CL反向传播算法的详细推导：从链式法则到 NumPy 实现
一篇 41 页教程逐步推导了全连接前馈网络的反向传播算法，网络采用 sigmoid 激活函数和平方误差损失。推导从单个权重的链式法则求导出发，经误差项 δ 得到矩阵形式的四条通用反向传播方程，并扩展到 m 个训练样本与 mini-batch 梯度下降。每条方程均对应 NumPy 实现中的代码行，代码在 AHDBase 手写阿拉伯数字数据集上训练，完整代码随文提供。
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