反向传播算法中权重变化的不同方法？

Question

我一直在使用this tutorial作为编码反向传播的参考。但是，今天，我发现another tutorial使用了与我相同的参考，但是另一种方法是改变突触权重。这两种方法有什么不同？

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修改

感谢您Renan的快速回复。

主要区别在于：

1. 第一种方法是在计算每个神经元（节点）的增量后改变突触权重。
2. 在第二种方法中，在根据上面层的增量计算突触权重后计算增量。

注意：如果仍然不清楚，我会编辑此解释。感谢。

Answer 1

等于计算

由于当前图层的增量取决于上图层与当前图层之间的权重图层，因此这两种方法都是正确的。

但 不正确在计算下面的图层的增量之前，将输入权重调整为图层！

等式

Here you can see the mathmatical equation for calculating the derivative 
of the Error with respect to the weights depends on the weights between 
this layer and the layer above. (using Sigmoid)
O_i = the layer below   # ex: input
O_k = the current layer # ex: hidden layer
O_o = the layer above   # ex: output layer