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我們向相反的方向邁出了一小步——較大下降的方向，也就是將我們帶到成本函數(shù)的局部最小值的方向。

圖示演示:

反向傳播算法中Sigmoid函數(shù)代碼演示：

# 實現(xiàn) sigmoid 函數(shù)
return 1 / (1 + np.exp(-x))
def sigmoid_derivative(x):
# sigmoid 導數(shù)的計算
return sigmoid(x)*(1-sigmoid(x))

反向傳播算法中ReLU 函數(shù)導數(shù)函數(shù)代碼演示：

def relu_derivative(x): # ReLU 函數(shù)的導數(shù)
d = np.array(x, copy=True) # 用于保存梯度的張量
d[x < 0] = 0 # 元素為負的導數(shù)為 0
d[x >= 0] = 1 # 元素為正的導數(shù)為 1
return d

以上是python里反向傳播算法指的是什么的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！希望分享的內(nèi)容對大家有幫助，更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！

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