时间：2022-08-31 17:11:41 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
上图为单隐层前馈神经网络的拓扑结构，BP神经网络算法也采用梯度下降法在单样本均方误差的负梯度方向调整权重。 其次，把阶层中领导者重视下层的关系看作神经元的权重，干部a重视弟弟4和7。 这一关系可以看作输入层神经元4和7指向隐层神经元a的箭头权重较大，隐层与输出层关系相似。 以下，用图像标记该权重关系。
不同的是感知机的输出层可以有多个神经元，可以实现多分类问题，同时两种模型使用的参数估计方法非常不同。 阈值可以视为输入值固定为-1的虚拟节点的权重n 1。 也就是说，通过假设存在输入xn 1=-1固定的输入层神经元，且相应的权重为n 1，可以将权重和阈值统一为权重的学习。
1、深度神经网络反向传播
输入层：输入和输出相同。 如果需要引入激活函数，则激活函数为恒等函数a(z ) za ) z )=z。 在本例中，输入层中有12个神经元，对应于图像的12个像素数据。 言财经裴翔科技千月枫痕诗街上海企觉科技有限公司上海梦穗农业科技有限公司深圳宏康制药科技有限公司。
2、深度神经网络有多少层
实现人工神经网络所需的公式代码包括softmax函数、sigmoid函数、数值微分法计算梯度、误差反向传播计算梯度、均方误差、交叉熵误差、分段平滑曲线。 这门课主要论述了函数如何进行反向传播计算，即函数求导的链式法则。 下载AI基础机器学习的数学基础专辑温州大学《机器学习课程》视频。
3、深度神经网络算法的公式
我们开始引入更复杂的情况。 由于神经网络经常包含连锁规律的引用，这里假设已经知道，直接求出。 选择学习率很重要，如果设置过低，神经网络的学习会非常慢；如果设置过高，则无法达到损失的最小值。 一般情况下，只要包含一个神经元数目足够大的隐层，就可以任意精度逼近任意复杂度的连续函数，下面以训练单隐层的前馈神经网络为例，介绍BP神经网络的算法思想。
4、深度神经网络技术指标
如果把神经网络到达softmax的输出作为分类数。 所以，我们应该理解我们最终从神经网络得到的应该是关系和个性，也就是权重和偏差，也就是我们说的模型的参数。 学习率0，1 )控制着向逆梯度方向下降的步长，步长过大时下降过快容易振动，步长过小时收敛速度过慢，一般多将设定为0.1，更新权重时将输出层和隐含层设定为不同的学习率
以下是几个考试时经常试验的计算公式。 我建议你收藏起来，平时多看看，加深记忆。
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