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[人工智能]Andrew Ng Deep Learning 第三周 双层神经网络反向传播 公式推导

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在学这部分内容时,并不能理解 d z [ 1 ] = W [ 2 ] T d z [ 2 ] ? g [ 1 ] ′ ( z [ 1 ] ) dz^{[1]} =W^{[2]T}dz^{[2]}*g^{[1]'}(z^{[1]}) dz[1]=W[2]Tdz[2]?g[1](z[1])是怎么推导的
其实就是简单的利用链式法则
还有一点就是当时没有注意 x 和 a x和a xa
推导如下:
d z [ 1 ] = d L d z [ 1 ] = d L d z [ 2 ] ? d z [ 2 ] d z [ 1 ] = d L d z [ 2 ] ? d z [ 2 ] d a [ 1 ] ? d a [ 1 ] d z [ 1 ] dz^{[1]}=\frac{dL}{dz^{[1]}}=\frac{dL}{dz^{[2]}}\cdot\frac{dz^{[2]}}{dz^{[1]}}=\frac{dL}{dz^{[2]}}\cdot\frac{dz^{[2]}}{da^{[1]}}\cdot\frac{da^{[1]}}{dz^{[1]}} dz[1]=dz[1]dL?=dz[2]dL??dz[1]dz[2]?=dz[2]dL??da[1]dz[2]??dz[1]da[1]?(chain rule)

d L d z [ 2 ] = d z [ 2 ] \frac{dL}{dz^{[2]}}=dz^{[2]} dz[2]dL?=dz[2]

d z [ 2 ] d a [ 1 ] = W [ 2 ] T \frac{dz^{[2]}}{da^[1]}=W^{[2]T} da[1]dz[2]?=W[2]T当时主要就是这一步没有理解

图上 Z [ 2 ] = W [ 2 ] x + b [ 2 ] Z^{[2]}=W^{[2]}x+b^{[2]} Z[2]=W[2]x+b[2],其实这里的第二层输入的x,就是 a [ 1 ] a^{[1]} a[1]

Z [ 2 ] = W [ 2 ] a [ 1 ] + b [ 2 ] Z^{[2]}=W^{[2]}a^{[1]}+b^{[2]} Z[2]=W[2]a[1]+b[2],这么看的话结果显然是 W [ 2 ] W^{[2]} W[2]

但最后的结果还多一个转置,则是为了矩阵维度匹配

d a [ 1 ] d z [ 1 ] = g [ 1 ] ′ ( z [ 1 ] ) \frac{da^{[1]}}{dz^{[1]}}=g^{[1]'}(z^{[1]}) dz[1]da[1]?=g[1](z[1]) 这是隐藏层所用激活函数的导数的写法

综上 d z [ 1 ] = d L d z [ 1 ] = d L d z [ 2 ] ? d z [ 2 ] d z [ 1 ] = d L d z [ 2 ] ? d z [ 2 ] d a [ 1 ] ? d a [ 1 ] d z [ 1 ] dz^{[1]}=\frac{dL}{dz^{[1]}}=\frac{dL}{dz^{[2]}}\cdot\frac{dz^{[2]}}{dz^{[1]}}=\frac{dL}{dz^{[2]}}\cdot\frac{dz^{[2]}}{da^{[1]}}\cdot\frac{da^{[1]}}{dz^{[1]}} dz[1]=dz[1]dL?=dz[2]dL??dz[1]dz[2]?=dz[2]dL??da[1]dz[2]??dz[1]da[1]?

= W [ 2 ] T d z [ 2 ] ? g [ 1 ] ′ ( z [ 1 ] ) =W^{[2]T}dz^{[2]}*g^{[1]'}(z^{[1]}) =W[2]Tdz[2]?g[1](z[1])

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