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：【tensorflow】神经网络的一些基本概念(前向传播、反向传播、损失函数、梯度下降法、学习率)和设计过程
当今人工智能主流方向 连接主义，即仿脑神经元连接，实现感性思维，如神经网络。 神经网络的一般设计过程： 准备数据：采集大量 特征 标签 数据 搭建网络：搭建神经网络结构 优化参数：训练网络获取最佳参数 反向传播 应用网络：将网络保存为模型，输入新数据，输出分类或预测结果 前向传播 前向传播y x w b，输入x，计算出y的过程叫做前向传播 损失函数：可预测值 y 与标准答案 y 的差距，定量判断w ...
2020-08-14 09:16 0 618 推荐指数：
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