the derivative of the sigmoid trans

the derivative of the sigmoid transfer function (see Chapter
1, Equation 1.4 and Figure 1.5) that monotonically maps its inputs into [0,1]. The full derivatization of this sigmoid function is given by, for example, Gallant (1993). The back-propagation learning algorithm can be decomposed into five defined steps as shown in the following text. More detailed computational descriptions can be found in a variety of literature sources (Gallant, 1993; Chauvin and Rumelhart, 1995; Braspenning et al., 1995). The five steps include the following:

Kết quả (Việt) 1:

đạo hàm sigmoid chuyển hoạt động (xem chương 1, phương trình 1.4 và con số 1,5) mà monotonically bản đồ đầu vào của nó vào [0,1]. Derivatization đầy đủ của hàm sigmoid này được đưa ra bởi, ví dụ, dũng cảm (1993). Các thuật toán tuyên truyền trở lại học tập có thể phân hủy vào năm xác định bước như thể hiện trong văn bản sau đây. Mô tả chi tiết hơn tính toán có thể được tìm thấy trong một loạt các văn học nguồn (Gallant, 1993; Chauvin và Rumelhart, năm 1995; Braspenning et al., 1995). Năm bước bao gồm:

Kết quả (Việt) 2:

đạo hàm của hàm truyền sigmoid (xem Chương
1, phương trình 1.4 và Hình 1.5) mà đơn điệu bản đồ đầu vào của nó vào [0,1]. Các dẫn suất đầy đủ các chức năng sigmoid này được đưa ra bằng cách, ví dụ, Gallant (1993). Các thuật toán học lan truyền ngược có thể được phân tách ra thành năm bước được định nghĩa như thể hiện trong các văn bản sau đây. Thiệu tính toán chi tiết hơn có thể được tìm thấy trong một loạt các nguồn văn học (Gallant 1993; Chauvin và Rumelhart, 1995; Braspenning et al., 1995). Năm bước bao gồm những điều sau đây: