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 ...
原文：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。 在神經網絡上執行梯度下降法的主要算法。該算法會先按前向傳播方式計算 並緩存 每個節點的輸出值，然后再按反向傳播遍 ...
2020-01-10 17:27 3 11654 推薦指數：
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