神經網絡前向傳播與反向傳播
神經網絡 神經網絡可以理解為一個輸入x到輸出y的映射函數，即f(x)=y，其中這個映射f就是我們所要訓練的網絡參數w，我們只要訓練出來了參數w，那么對於任何輸入x，我們就能得到一個與之對應的輸出y。只要f不同，那么同一個x就會產生不同的y，我們當然是想要獲得最符合真實數據的y，那么我們就要訓練 ...
原文：神經網絡中的參數的求解：前向和反向傳播算法
神經網絡最基本的知識可以參考神經網絡基本知識，基本的東西說的很好了，然后這里講一下神經網絡中的參數的求解方法。 注意前一次的各單元不需要與后一層的偏置節點連線，因為偏置節點不需要有輸入也不需要sigmoid函數得到激活值，或者認為激活值始終是 . 一些變量解釋： 標上 的圓圈被稱為偏置節點，也就是截距項. 本例神經網絡有參數 ，其中 下面的式子中用到 是第 層第 單元與第 層第 單元之間的聯接參數 ...
2014-12-30 14:09 0 13623 推薦指數：
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