如何用梯度下降法求函数y = c+((1-c)/(1+exp(-1.7a(x-b))))中的参数a，b，c，已知x和y？

如题所述

推荐答案 2020-05-06

给的条件有点少，我多点假设。
已知X,Y，我认为是已知给定X输入和对应期望的Y输出。
对于优化目标函数，也就是最后的训练误差函数，视为最简单的实际输出Y'和期望输出Y的均方差。
已知学习率n（可以自行设置）。
假设输出层激活函数为线性。
1.设置初始的a,b,c（任取）
2.计算实际的Y'输出
3.根据期望Y和实际Y'，得到对应的均方差J
4.使用误差函数J对a,b,c分别求偏导（链式法则），并代值计算出数字
5.对初始的a,b,c减去（学习率*对应的偏导），得到新的a,b,c
6.重复第二步，迭代一定的轮数或误差小于一个期望值。
7.输出a,b,c.

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