神經網絡之反向傳播算法實現
1 神經網絡模型 以下面神經網絡模型為例，說明神經網絡中正向傳播和反向傳播過程及代碼實現 1.1 正向傳播 (1)輸入層神經元\(i_1,i_2\),輸入層到隱藏層處理過程 \[HiddenNeth_1 = w_1i_1+w_2i_2 + b_1 ...
原文：神經網絡和反向傳播算法——反向傳播算法本質上是隨機梯度下降，鏈式求導法則而來的
原文：https: www.zybuluo.com hanbingtao note 寫得非常好，適合入門 神經元 神經元和感知器本質上是一樣的，只不過我們說感知器的時候，它的激活函數是階躍函數 而當我們說神經元時，激活函數往往選擇為sigmoid函數或tanh函數。如下圖所示： 計算一個神經元的輸出的方法和計算一個感知器的輸出是一樣的。假設神經元的輸入是向量，激活函數是sigmoid函數。 神經網 ...
2017-10-23 12:09 1 3747 推薦指數：
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