Вычислить ошибку, используя сигмовидную функцию в обратном распространении

У меня есть быстрый вопрос относительно обратного распространения. Я смотрю на следующее:

http://www4.rgu.ac.uk/files/chapter3%20-%20bp.pdf

В этой статье говорится вычислять ошибку нейрона как

Error = Output(i) * (1 - Output(i)) * (Target(i) - Output(i))

Я выделил ту часть уравнения, которую не понимаю, жирным шрифтом. В документе говорится, что Выход (i)*(1 -Выход (i))термин необходим из-за сигмовидной функции -, но я до сих пор не понимаю, зачем это нужно.

Что было бы не так с использованием

Error = abs(Output(i) - Target(i))

?

Является ли функция ошибки независимой от функции активации/передачи нейронов?