神经网络中的参数的求解：前向和反向传播算法
神经网络最基本的知识可以参考神经网络基本知识，基本的东西说的很好了，然后这里讲一下神经网络中的参数的求解方法。 注意前一次的各单元不需要与后一层的偏置节点连线，因为偏置节点不需要有输入也不需要sigmoid函数得到激活值，或者认为激活值始终是1. 一些变量解释： 标上“”的圆圈被称为 ...
原文：神经网络中的前向后向传播算法
神经网络中的代价函数与后向传播算法 代价 损失 函数 依照惯例，我们仍然首先定义一些我们需要的变量： L:网络中的总层数， s l :在第l层所有单元 units 的数目 不包含偏置单元 ，k:输出单元 类 的数目 回想一下，在神经网络中，我们可能有很多输出节点。 我们将 h Theta x k 表示为导致第k个输出的假设。 我们的神经网络的成本函数将是我们用于逻辑回归的一般化。 回想一下，正则逻 ...
2017-06-19 19:12 0 2382 推荐指数：
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