Berechnen Sie den Fehler mit einer Sigmoid-Funktion in Backpropagation
Ich habe eine kurze Frage zur Rückübertragung. Ich schaue mir folgendes an:
http://www4.rgu.ac.uk/files/chapter3%20-%20bp.pdf
In diesem Artikel heißt es, den Fehler des Neurons als zu berechnen
Fehler =Ausgang (i) * (1 - Ausgang (i)) * (Ziel (i) - Ausgabe (i))
Ich habe den Teil der Gleichung, den ich nicht verstehe, fett gedruckt. In der Zeitung heißt es, dass dieAusgang (i) * (1 - Ausgang (i)) Begriff wird wegen der Sigmoid-Funktion benötigt - aber ich verstehe immer noch nicht, warum dies notwendig wäre.
Was wäre falsch an der Verwendung
Error = abs(Output(i) - Target(i))
?
Ist die Fehlerfunktion unabhängig von der Neuronenaktivierungs- / Übertragungsfunktion?