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Ableiten von Backpropagation-Gleichungen "nativ" in Tensorform
Das Bild zeigt eine typische Ebene irgendwo in einem Feed-Forward-Netzwerk: a(k)iai(k)a_i^{(k)} ist der Aktivierungswert des -Neurons in der -Schicht.ithithi^{th}kthkthk^{th} W(k)ijWij(k)W_{ij}^{(k)} ist das Gewicht, das das ithithi^{th} Neuron in der kthkthk^{th} Schicht mit dem jt hjthj^{th} Neuron in der ( k + 1)t h(k+1)th(k+1)^{th} Schicht verbindet. z( k + 1 )jzj(k+1)z_j^{(k+1)} …