标签:输出 sigmoid 梯度 感知机 tape tf logits grads
单层的感知机结构可写成以下公式:
y=XW+b(y = Σxi*wi+b)
这里单层感知机的激活函数改成使用现代化的sigmoid激活函数
# 定义网络结构 x=tf.random.normal([1,3]) w=tf.ones([3,1]) b=tf.ones([1]) y = tf.constant([1]) with tf.GradientTape() as tape: tape.watch([w, b]) logits = tf.sigmoid(x@w+b) loss = tf.reduce_mean(tf.losses.MSE(y, logits)) grads = tape.gradient(loss, [w, b]) print('w grad:', grads[0]) print('b grad:', grads[1])
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