深度神經網絡（DNN）反向傳播算法(BP)
在深度神經網絡（DNN）模型與前向傳播算法中，我們對DNN的模型和前向傳播算法做了總結，這里我們更進一步，對DNN的反向傳播算法（Back Propagation，BP）做一個總結。 1. DNN反向傳播算法要解決的問題 在了解DNN的反向傳播算法前，我們先要知道DNN反向傳播 ...
原文：深度學習基礎--神經網絡--BP反向傳播算法
BP算法： .是一種有監督學習算法，常被用來訓練多層感知機。 .要求每個人工神經元 即節點 所使用的激勵函數必須可微。 激勵函數：單個神經元的輸入與輸出之間的函數關系叫做激勵函數。 假如不使用激勵函數，神經網絡中的每層都只是做簡單的線性變換，多層輸入疊加后也還是線性變換。因為線性模型的表達能力不夠，激勵函數可以引入非線性因素 下面兩幅圖分別為：無激勵函數的神經網絡和激勵函數的神經網絡 如圖所示，加 ...
2017-04-16 11:15 0 3147 推薦指數：
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