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1,011 B
Mathematica
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function cae = caebp(cae, y)
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%% backprop deltas
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cae.L = 0;
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for i = 1 : numel(cae.o)
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% error
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cae.e{i} = (cae.o{i} - y{i}) .* cae.edgemask;
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% loss function
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cae.L = cae.L + 1/2 * sum(cae.e{i}(:) .^2 ) / size(cae.e{i}, 1);
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% output delta
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cae.od{i} = cae.e{i} .* (cae.o{i} .* (1 - cae.o{i}));
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cae.dc{i} = sum(cae.od{i}(:)) / size(cae.e{i}, 1);
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end
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for j = 1 : numel(cae.a) % calc activation deltas
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z = 0;
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for i = 1 : numel(cae.o)
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z = z + convn(cae.od{i}, flipall(cae.ok{i}{j}), 'full');
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end
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cae.ad{j} = cae.a{j} .* (1 - cae.a{j}) .* z;
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end
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%% calc gradients
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ns = size(cae.e{1}, 1);
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for j = 1 : numel(cae.a)
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cae.db{j} = sum(cae.ad{j}(:)) / ns;
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for i = 1 : numel(cae.o)
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cae.dok{i}{j} = convn(flipall(cae.a{j}), cae.od{i}, 'valid') / ns;
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cae.dik{i}{j} = convn(cae.ad{j}, flipall(cae.i{i}), 'valid') / ns;
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end
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end
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end
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