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，前向傳播FP和反向傳播BP
神經網絡 神經網絡就是將許多個單一 神經元 聯結在一起，這樣，一個 神經元 的輸出就可以是另一個 神經元 的輸入。例如，下圖就是一個簡單的神經網絡： 我們使用圓圈來表示神經網絡的輸入，標上 的圓圈被稱為偏置節點，也就是截距項。神經網絡最左邊的一層叫做輸入層，最右的一層叫做輸出層 本例中，輸出層只有一個節點 。中間所有節點組成的一層叫做隱藏層，因為我們不能在訓練樣本集中觀測到它們的值。同時可以看到 ...
2018-07-27 16:52 0 2024 推薦指數：
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