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：Tensorflow實現神經網絡的前向傳播
我們構想有一個神經網絡，輸入為兩個input，中間有一個hidden layer，這個hiddenlayer當中有三個神經元，最后有一個output。 圖例如下： 在實現這個神經網絡的前向傳播之前，我們先補充一下重要的知識。 一.權重w以及input的初始化 我們初始化權重w的方法為隨機生成這些權重，一般可以使用這些隨機生成的數據正好在正態分布的曲線上，這也是最符合生成符合自然規律的隨機數生成方法 ...
2020-06-22 21:01 4 633 推薦指數：
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