版权声明：王家林大咖2018年新书《SPARK大数据商业实战三部曲》清华大学出版，清华大学出版社官方旗舰店（天猫）https://qhdx.tmall.com/?spm=a220o.1000855.1997427721.d4918089.4b2a2e5dT6bUsM https://blog.csdn.net/duan_zhihua/article/details/82917945
cs231 Backpropagation:another example
x = 3 # 例子数值
y = -4
# 前向传播
sigy = 1.0 / (1 + math.exp(-y)) # 分子中的sigmoi #(1)
num = x + sigy # 分子 #(2)
sigx = 1.0 / (1 + math.exp(-x)) # 分母中的sigmoid #(3)
xpy = x + y #(4)
xpysqr = xpy**2 #(5)
den = sigx + xpysqr # 分母 #(6)
invden = 1.0 / den #(7)
f = num * invden # 搞定！ #(8)# 回传 f = num * invden
dnum = invden # 分子的梯度 #(8)
dinvden = num #(8)
# 回传 invden = 1.0 / den
dden = (-1.0 / (den**2)) * dinvden #(7)
# 回传 den = sigx + xpysqr
dsigx = (1) * dden #(6)
dxpysqr = (1) * dden #(6)
# 回传 xpysqr = xpy**2
dxpy = (2 * xpy) * dxpysqr #(5)
# 回传 xpy = x + y
dx = (1) * dxpy #(4)
dy = (1) * dxpy #(4)
# 回传 sigx = 1.0 / (1 + math.exp(-x))
dx += ((1 - sigx) * sigx) * dsigx # Notice += !! See notes below #(3)
# 回传 num = x + sigy
dx += (1) * dnum #(2)
dsigy = (1) * dnum #(2)
# 回传 sigy = 1.0 / (1 + math.exp(-y))
dy += ((1 - sigy) * sigy) * dsigy #(1)