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摘要： 已知 x0,x1,w0,w1,w2,y g = 1 / (1 + math.exp( -((x0 * w0) + (x1 * w1) + w2))) 损失函数 f = y - g 使用BP算法，调整w0,w1，w2使得 f <0.1 x0 = -1x1 = -2w0 = 2w1 = -3w2 = - 阅读全文

摘要： sigmoid的导数的求解推导 深度学习_激活函数及梯度 - 知乎 (zhihu.com) 阅读全文

摘要： 人工智能基础 教材探索 2021.11.14 更新 跟多名老师交流后，决定改用《人工智能导论：模型与算法》做教材，内容新，能与最新知识接轨，学生学习意愿强。 Thanks：Pro. Wang si le；Pro Liu hai bo；Doc. Cui zhen chao 经过大约20天时间学习、研究 阅读全文

摘要： 目标值 与 误差值，反了。 迭代后，目标值趋近于 零，误差趋近于 目标值 1.73 。 没发现原因 ~ 跟LiuHB讨论，发现是对 梯度 理解的不够深刻。继续研究。 例子的原文： https://www.cnblogs.com/hbuwyg/p/15550275.html 带Python代码 y = 阅读全文