二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李岐的战记
二战德国小说：李 sigmoid函数的反向传播是怎样的？
sigmoid函数的反向传播是神经网络中一个关键的过程，用于计算权重更新的梯度。以下是sigmoid函数反向传播的详细步骤：
1. **定义sigmoid函数**：
sigmoid函数表示为：
\[
\sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}
\]
2. **计算输出值**：
对于输入 \( x \)，计算对应的输出 \( a \)：
\[
a = \sigma(w^T x + b)
\]
其中，\( w \) 是权重向量，\( b \) 是偏置项。
3. **计算目标值**：
设实际的目标值为 \( y \)，损失函数通常采用交叉熵损失函数：
\[
L = -y \log(a) – (1 – y) \log(1 – a)
\]
4. **计算梯度**：
计算损失对输出的导数（即误差信号）：
\[
\delta = \frac{dL}{da} = \frac{a – y}{a (1 – a)}
\]
5. **计算权重更新**：
梯度对权重 \( w \) 的导数为：
\[
\frac{dL}{dw} = \delta x
\]
权重更新公式为：
\[
w = w – \eta \cdot \frac{dL}{dw}
\]
其中，\( \eta \) 是学习率。
6. **计算偏置项更新**：
梯度对偏置 \( b \) 的导数为：
\[
\frac{dL}{db} = \delta
\]
偏置更新公式为：
\[
b = b – \eta \cdot \frac{dL}{db}
\]
7. **总结**：
sigmoid函数的反向传播将损失信号从输出传递回输入层，用于调整权重和偏置，以最小化损失。整个过程依赖于链式法则，使得梯度计算高效且可扩展。
最终答案：
sigmoid函数的反向传播步骤如下：
– 计算损失对输出 \( a \) 的导数（误差信号）。
– 使用误差信号乘以激活值和其补集的乘积得到权重梯度。
– 更新权重和偏置，使得模型能够学习数据并优化性能。
\boxed{\text{sigmoid函数的反向传播通过计算误差信号来更新权重和偏置，具体步骤包括损失对输出的导数、权重梯度计算以及参数更新。}}