这篇文章主要介绍python里反向传播算法指的是什么，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
我们向相反的方向迈出了一小步——最大下降的方向，也就是将我们带到成本函数的局部最小值的方向。
图示演示:
反向传播算法中Sigmoid函数代码演示：
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
# 实现 sigmoid 函数
return 1 / (1 + np.exp(-x))
def sigmoid_derivative(x):
# sigmoid 导数的计算
return sigmoid(x)*(1-sigmoid(x))反向传播算法中ReLU 函数导数函数代码演示：
def relu_derivative(x): # ReLU 函数的导数
d = np.array(x, copy=True) # 用于保存梯度的张量
d[x < 0] = 0 # 元素为负的导数为 0
d[x >= 0] = 1 # 元素为正的导数为 1
return d以上是python里反向传播算法指的是什么的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
亿速云「云服务器」，即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘，价格低至29元/月。点击查看>>
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
原文链接：https://www.py.cn/jishu/jichu/21120.html
