Sure! We defined &#x03B4;k" role="presentation" style="position: relative;">δkδk\delta\_k as:

&#x03B4;k=&#x2202;E&#x2202;zk=&#x2202;E&#x2202;ak&#x22C5;&#x2202;ak&#x2202;zk=(ak&#x2212;tk)&#x22C5;&#x03C3;(zk)&#x22C5;(1&#x2212;&#x03C3;(zk))" role="presentation" style="text-align: center; position: relative;">δk=∂E∂zk=∂E∂ak⋅∂ak∂zk=(ak−tk)⋅σ(zk)⋅(1−σ(zk))δk=∂E∂zk=∂E∂ak⋅∂ak∂zk=(ak−tk)⋅σ(zk)⋅(1−σ(zk))\delta\_k = \frac{\partial E}{\partial z\_k} = \frac{\partial E}{\partial a\_k} \cdot \frac{\partial a\_k}{\partial z\_k} = (a\_k - t\_k) \cdot \sigma(z\_k) \cdot (1-\sigma(z\_k))

This is the first term of the chain rule expansion of the partial derivative of the error with respect to the weighted sum zk" role="presentation" style="position: relative;">zkzkz\_k of the k-layer neuron. &#x03B4;k" role="presentation" style="position: relative;">δkδk\delta\_k is sometimes called the "error term" for the k-th neuron in the k-layer.

It represents the local sensitivity of the error with respect to the activation of the k-th neuron in the k-layer, scaled by the slope of the sigmoid function at the weighted sum of the k-th neuron.

We defined &#x03B4;j" role="presentation" style="position: relative;">δjδj\delta\_j as:

&#x03B4;j=&#x2202;E&#x2202;zj=&#x2211;k=1K&#x2202;E&#x2202;zk&#x22C5;&#x2202;zk&#x2202;aj&#x22C5;&#x2202;aj&#x2202;zj=&#x2211;k=1K&#x03B4;k&#x22C5;wkj&#x22C5;&#x03C3;(zj)&#x22C5;(1&#x2212;&#x03C3;(zj))" role="presentation" style="text-align: center; position: relative;">δj=∂E∂zj=∑k=1K∂E∂zk⋅∂zk∂aj⋅∂aj∂zj=∑k=1Kδk⋅wkj⋅σ(zj)⋅(1−σ(zj))δj=∂E∂zj=∑k=1K∂E∂zk⋅∂zk∂aj⋅∂aj∂zj=∑k=1Kδk⋅wkj⋅σ(zj)⋅(1−σ(zj))\delta\_j = \frac{\partial E}{\partial z\_j} = \sum\_{k=1}^K \frac{\partial E}{\partial z\_k} \cdot \frac{\partial z\_k}{\partial a\_j} \cdot \frac{\partial a\_j}{\partial z\_j} = \sum\_{k=1}^K \delta\_k \cdot w\_{kj} \cdot \sigma(z\_j) \cdot (1-\sigma(z\_j))

This is the first term of the chain rule expansion of the partial derivative of the error with respect to the weighted sum zj" role="presentation" style="position: relative;">zjzjz\_j of the j-layer neuron. &#x03B4;j" role="presentation" style="position: relative;">δjδj\delta\_j is sometimes called the "error term" for the j-th neuron in the j-layer.

It represents the local sensitivity of the error with respect to the activation of the j-th neuron in the j-layer, scaled by the slope of the sigmoid function at the weighted sum of the j-th neuron. We can see that it depends on the &#x03B4;k" role="presentation" style="position: relative;">δkδk\delta\_k terms for all the neurons in the k-layer that receive input from the j-layer. This makes sense, since the error for the j-th neuron in the j-layer depends on the errors of all the neurons in the k-layer that receive input from it.
물론이죠! k" role="presentation" style="위치: 상대적;">δkδk\delta\_k를 다음과 같이 정의했습니다:&#x03B4;k=&#x2202;E&#x2202;zk=&#x2202;E&#x2202;ak&#x22C5;&#x2202;ak&#x2202;zk=(ak&#x2212;tk)&#x22C5;&#x03C3;(zk)&#x22C5;(1&#x2212;&#x03C3;(zk))" role="presentation" style="text-align: center; position: 상대;">δk=∂E∂zk=∂E∂ak⋅∂ak∂zk=(ak-tk)⋅σ(zk)⋅(1-σ(zk))δk=∂E∂zk=∂E∂ak⋅∂ak∂zk=(ak-tk)⋅σ(zk)⋅(1-σ(zk))\delta\_k = \frac{\partial E}{\partial z\_k} = \frac{\partial E}{\partial a\_k} \cdot \frac{\partial a\_k}{\partial z\_k} = (a\_k - t\_k) \cdot \sigma(z\_k) \cdot (1-\sigma(z\_k))이것은 k-층 뉴런의 가중 합계에 대한 오차의 부분 미분의 연쇄 규칙 확장의 첫 번째 항입니다. &#x03B4;k" role="presentation" style="위치: 상대적;">zkzkz\_k는 k-층에서 k 번째 뉴런의 "오차 항"이라고도 불립니다.이는 k-층에서 k번째 뉴런의 활성화에 대한 오차의 국부적 민감도를 나타내며, k번째 뉴런의 가중 합에 대한 시그모이드 함수의 기울기로 스케일링됩니다.x03B4;j" role="presentation" style="위치: 상대적;">δjδj\delta\_j를 다음과 같이 정의했습니다:&#x03B4;j=&#x2202;E&#x2202;zj=&#x2211;k=1K&#x2202;E&#x2202;zk&#x22C5;&#x2202;zk&#x2202;aj&#x22C5;&#x2202;aj&#x2202; zj=&#x2211;k=1K&#x03B4;k&#x22C5;wkj&#x22C5;&#x03C3;(zj)&#x22C5;(1&#x2212;&#x03C3;(zj))" role="presentation" style="text-align: center; position: 상대; ">δj=∂E∂zj=∑k=1K∂E∂zk⋅∂zk∂aj⋅∂aj∂zj=∑k=1Kδk⋅wkj⋅σ(zj)⋅(1-σ(zj))δj=∂E∂zj=∑k=1K∂E∂zk⋅∂zk∂aj⋅∂aj∂zj=∑k=1Kδk⋅wkj⋅σ(zj)⋅(1-σ(zj))\delta\_j = \frac{\partial E}{\partial z\_j} = \sum\_{k=1}^K \frac{\partial E}{\partial z\_k} \cdot \frac{\partial z\_k}{\partial a\_j} \cdot \frac{\partial a\_j}{\partial z\_j} = \sum\_{k=1}^K \delta\_k \cdot w\_{kj} \cdot \sigma(z\_j) \cdot (1-\sigma(z\_j))이것은 j 계층 뉴런의 가중 합계에 대한 오차의 부분 미분의 연쇄 규칙 확장의 첫 번째 항입니다. &#x03B4;j" role="presentation" style="위치: 상대적;">zjzz\_j. &#x03B4;j" role="presentation" style="위치: 상대적;">δjδj\delta\_j는 j 계층에서 j 번째 뉴런의 "오류 항"이라고도 부릅니다.이는 j-층에서 j번째 뉴런의 활성화에 대한 오차의 국부적 민감도를 나타내며, j번째 뉴런의 가중 합에 대한 시그모이드 함수의 기울기로 스케일링됩니다. 이 값은 j 계층에서 입력을 받는 k 계층의 모든 뉴런에 대한 &#x03B4;k" role="presentation" style="위치: 상대적;">δkδk\delta\_k 항에 따라 달라진다는 것을 알 수 있습니다. 이는 j층에 있는 j번째 뉴런의 오차가 그 뉴런으로부터 입력을 받는 k층에 있는 모든 뉴런의 오차에 따라 달라지기 때문에 당연한 결과입니다.