神经网络之反向传播算法（BP）公式推导（超详细）
反向传播算法详细推导 反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数 ...
原文：神经网络——反向传播BP算法公式推导
在神经网络中，当我们的网络层数越来越多时，网络的参数也越来越多，如何对网络进行训练呢 我们需要一种强大的算法，无论网络多复杂，都能够有效的进行训练。在众多的训练算法中，其中最杰出的代表就是BP算法，它是至今最成功的神经网络学习算法。在实际任务中，大部分都是使用的BP算法来进行网络训练的。值得一提的是，BP算法不仅适用于多层前馈网络，对于其他类型的神经网络，例如：训练卷积神经网络和递归神经网络。 ...
2019-04-21 22:34 0 826 推荐指数：
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