神经网络中误差反向传播(back propagation)算法的工作原理
注意：版权所有，转载需注明出处。 神经网络，从大学时候就知道，后面上课的时候老师也讲过，但是感觉从来没有真正掌握，总是似是而非，比较模糊，好像懂，其实并不懂。 在开始推导之前，需要先做一些准备工作，推导中所使用的神经网络如上图所示。一个神经网络由多个层(layer)构成，每一层有若干个节点 ...
原文：神经网络的误差逆向传播(error Back Propagation, BP)算法
BP算法是迄今为止最为成功的神经网络学习算法，下面主要以多层前馈神经网络为例推导该算法。 . M P 神经元模型 图 展示了一个经典的神经元模型。在这个模型中，该神经元收到其他神经元传来的 个输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过 激活函数 处理以产生神经元的输出。 图 M P 神经元模型 . 激活函数 图 中的神经元输出可以表示 ...
2020-07-11 23:42 0 804 推荐指数：
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