待验证50% 置信事实精确时间
隐藏层误差项公式为 δ_hidden = (W_out^T · δ_out) * σ'(z_hidden)。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/19
首次发现
来源
用NumPy手搓神经网络：一次深入理解反向传播的实践
redditr/deeplearning2026/10/19
涉及实体
相关事实
待验证δ*(r)是均匀K元信源在零一损失下的逆率失真函数，刻画了每条事实只有B/M比特存储时注定产生的失真65% 相似待验证若数据具有长记忆性，使用传统的 √γ 置信区间将严重低估不确定性，必须采用 γ^{β-1/2}ℓ(1/γ) 为基础的尺度进行推断。61% 相似待验证当保形函数A取Neyman-Pearson似然比时，隐秘成分消失，A-等价类退化为单点集或极其受限的集合，CTM的盲区被最小化。60% 相似待验证MSE定义为 L = (1/n) * Σ(a_out - y)^2，对单个样本损失为 (a_out - y)^2，其对输出层的梯度为 2(a_out - y) * σ'(z_out)。58% 相似待验证具有最优傅里叶衰减（β = dim_H）的集合被称为Salem集，在分形不确定性原理中扮演特殊角色58% 相似
引用此条事实
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