Имеется нейронная сеть с сигмоидной функцией активации. Задан следующий прецедент из обучающей выборки:x1=x1=x_1= 7; y1=y1=y_1= 0,3;x2=x2=x_2= 1; y2=y2=y_2= 0,7.Задана скорость обучения η=η=\eta= 0,1. Используя метод градиентного спуска и метод обратного распространения ошибки, вычислить первое уточнение синапсического веса w212w122w_{12}^2 дуги, связывающей нейрон a11a11a_{1}^1 с нейроном a22a22a_{2}^2. Ответ ввести с точностью 3 знака после запятой.Указание. Для нахождения ∂C∂w212∂C∂w122\frac{{\partial C}}{{\partial w_{12}^2}} использовать следующие формулы метода обратного распространения ошибки:BP1' δLi=(aLi−yi)⋅σ′(zLi)δiL=(aiL−yi)⋅σ′(ziL)\delta _i^L = (a_i^L - y_i) \cdot \sigma '(z_i^L)BP2 δlj=σ′(zlj)∑iwl+1jiδl+1iδjl=σ′(zjl)∑iwjil+1δil+1\delta _j^l = \sigma '(z_j^l)\sum\limits_i {w_{ji}^{l + 1}\delta _i^{l + 1}}BP4 ∂C∂wlji=δli⋅al−1j∂C∂wjil=δil⋅ajl−1\frac{{\partial C}}{{\partial w_{ji}^l}} = \delta _i^l \cdot a_j^{l - 1}Справочно: сигмоидная функция: σ(z)=11+e−zσ(z)=11+e−z\sigma (z) = \frac{1}{1 + {e^{-z}}}.Примечание. Для нейронов входного слоя функция активации не применяется: a1j=xjaj1=xja_j^1 = x_j.