神经网络前向传播与反向传播
神经网络 神经网络可以理解为一个输入x到输出y的映射函数，即f(x)=y，其中这个映射f就是我们所要训练的网络参数w，我们只要训练出来了参数w，那么对于任何输入x，我们就能得到一个与之对应的输出y。只要f不同，那么同一个x就会产生不同的y，我们当然是想要获得最符合真实数据的y，那么我们就要训练 ...
原文：神经网络，前向传播FP和反向传播BP
神经网络 神经网络就是将许多个单一 神经元 联结在一起，这样，一个 神经元 的输出就可以是另一个 神经元 的输入。例如，下图就是一个简单的神经网络： 我们使用圆圈来表示神经网络的输入，标上 的圆圈被称为偏置节点，也就是截距项。神经网络最左边的一层叫做输入层，最右的一层叫做输出层 本例中，输出层只有一个节点 。中间所有节点组成的一层叫做隐藏层，因为我们不能在训练样本集中观测到它们的值。同时可以看到 ...
2018-07-27 16:52 0 2024 推荐指数：
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