BP神經網絡推導過程詳解
BP算法是一種最有效的多層神經網絡學習方法，其主要特點是信號前向傳遞，而誤差后向傳播，通過不斷調節網絡權重值，使得網絡的最終輸出與期望輸出盡可能接近，以達到訓練的目的。 一、多層神經網絡結構及其描述 下圖為一典型的多層神經網絡。 通常一個多層神經網絡由L層神經 ...
原文：手算推導BP神經網絡
一 神經元 下圖的藍色區域被稱為一個 感知機 Perceptron , 感知機是對信息進行編碼 壓縮 集成 融合的計算機智能接口系統。 說白了，就是在輸入端輸入X X 這 個輸入值，在感知機中乘以各自的權重矩陣 加上偏置值b后再放入激活函數f，最后輸出結果y. 圖中黃圈也代表了一個 感知機 ，黃圈中進行了 .矩陣點乘后求和， .加偏置值b， .經過激活函數變換，這三項操作。 常見的三種激活函數是s ...
2018-10-16 14:56 1 974 推薦指數：
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