机器学习:一步步教你理解反向传播方法


http://www.360doc.com/content/17/0209/17/10724725_627833018.shtml

数学完全看不懂

看到了这篇通过示例给出反向传播的博文A Step by Step Backpropagation Example

在这篇博文中,我们会使用有2个输入单元的神经网络,2个隐层神经元以及2个输出神经元。此外,隐层和输出神经元会包含一个偏置,下面是基本的网络结构:

为了便于后面说明的说明,我们对该网络设置一些初始的权重、偏置以及输入和输出:

反向传播的目标是对权重进行优化,使得神经网络能够学习到从任意的输入到输出的准确映射。

在这篇博文中,我们仅使用一个简单的训练集,即输入为0.05和0.10,我们希望网络的输出为0.01和0.99(即输入的样本是两个: (0.05, 0.99), (0.10, 0.99))。


免责声明!

本站转载的文章为个人学习借鉴使用,本站对版权不负任何法律责任。如果侵犯了您的隐私权益,请联系本站邮箱yoyou2525@163.com删除。



 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM