シグモイド関数とシグモイド関数の派生ANN

Question

私はチュートリアルからANNを作っています。チュートリアルでは、シグモイドとdsigmoidは、以下の通りである：1を使用する場合

dsigmoid(x) = sech(x)*sech(x) 

：

sigmoid(x) = tanh(x) 

dsigmoid(x) = 1-x*x 

しかし、定義により、dsignmoidは、このように、それは（http://www.derivative-calculator.net/#expr=tanh%28x%29）であるべきで、シグモイド関数の誘導体でありますx * x、トレーニングは収束しますが、私が数学的に正しい導関数を使用すると、つまり、トレーニングのプロセスは収束しません。

なぜ1-x * xが働く（モデルを修正するように訓練されたモデル）、そして数学的派生sech （x）はありません（反復の最大回数が間違った重みを保持した後に得られるモデル）

Answer 1

式の最初のセットでは、誘導体は、それはそれとして

tanh'(x) = 1-tanh(x)^2 = dsigmoid(sigmoid(f)) 

で、関数値の関数として表現されるが、おそらく既存のコードにその方法を使用して実装されている、あなたは間違っを取得しますあなたが "正しい"公式でそれを置き換えるならば、