神經網絡之反向傳播算法（BP）公式推導（超詳細）
反向傳播算法詳細推導 反向傳播（英語：Backpropagation，縮寫為BP）是“誤差反向傳播”的簡稱，是一種與最優化方法（如梯度下降法）結合使用的，用來訓練人工神經網絡的常見方法。該方法對網絡中所有權重計算損失函數的梯度。這個梯度會反饋給最優化方法，用來更新權值以最小化損失函數 ...
原文：神經網絡——反向傳播BP算法公式推導
在神經網絡中，當我們的網絡層數越來越多時，網絡的參數也越來越多，如何對網絡進行訓練呢 我們需要一種強大的算法，無論網絡多復雜，都能夠有效的進行訓練。在眾多的訓練算法中，其中最傑出的代表就是BP算法，它是至今最成功的神經網絡學習算法。在實際任務中，大部分都是使用的BP算法來進行網絡訓練的。值得一提的是，BP算法不僅適用於多層前饋網絡，對於其他類型的神經網絡，例如：訓練卷積神經網絡和遞歸神經網絡。 ...
2019-04-21 22:34 0 826 推薦指數：
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