簡單三層BP神經網絡學習算法的推導
博客園不支持數學公式orz，我也很絕望啊！ ...
原文：深度學習-神經網絡 BP 算法推導過程
BP 算法推導過程 一.FP過程 前向 計算預測值 定義sigmoid激活函數 輸入層值和 標簽結果 初始化 w,b 的值 計算隱層的結果 h Sigmod Net h Sigmod w l w l b 計算輸出層的結果 o Sigmod Net o Sigmod w h w h w h b 計算整體loss誤差值 平方損失函數 loss E total E o E o frac y o frac ...
2019-01-12 12:11 0 2152 推薦指數：
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《神經網絡與深度學習》（一） 感知機、多層神經網絡、BP算法、深度學習
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深度學習之BP神經網絡案例
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深度學習（一） BP神經網絡
怎樣理解非線性變換和多層網絡后的線性可分，神經網絡的學習就是學習如何利用矩陣的線性變換加激活函數的非線性變換 線性可分： 一維情景：以分類為例，當要分類正數、負數、零，三類的時候，一維空間的直線可以找到兩個超平面（比當前空間低一維的子空間。當前空間是直線的話，超平面就是點）分割這三類 ...