笔记地址:https://blog.csdn.net/Jackydyy/article/details/117233027?spm=1001.2014.3001.5502 之前提出的线性模型 = wx,如果以神经网络的视角代入来看,即x为输入层,w为权重, 为输出层。在神经网络中,通常将w以及*计算的部分看作一个神经元(层),而神经元的训练过程即为更新w的过程,其更新的情况依赖于loss对w...
【摘要】 🤵♂️ 个人主页: @AI_magician📡主页地址: 作者简介:CSDN内容合伙人,全栈领域优质创作者。👨💻景愿:旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长!!🐱🏍🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)该文...
原文链接: 神经网络反向传播原理(作用,为什么要反向传播)_limboWang的博客-CSDN博客_反向传播的作用blog.csdn.net/qq_43567222/article/details/116796343
🤵♂️ 个人主页: @AI_magician 📡主页地址: 作者简介:CSDN内容合伙人,全栈领域优质创作者。 👨💻景愿:旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长!!🐱🏍 🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带) 该文章收录专栏[✨---...
🤵♂️ 个人主页:@AI_magician📡主页地址: 作者简介:CSDN内容合伙人,全栈领域优质创作者。 👨💻景愿:旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长!!🐱🏍 🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带) ...
原文链接:https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/78819025 虽然学深度学习有一段时间了,但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清,用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。先看看前向传播算法(Forwar
梯度下降法 通过计算损失函数的梯度,并将这个梯度反馈给 最优化函数 来更新权重以最小化损失函数。 反向传播算法(Backpropagation,简称BP算法)是“误差反向传播”的简称 机器学习笔记丨神经网络的反向传播原理及过程(图文并茂+浅显易懂)_神经网络反向传播原理-CSDN博客 ...
输入训练集 对于训练集中的每个样本x,设置输入层(Input layer)对应的激活值 : 前向传播: , 计算输出层产生的错误: 反向传播错误: 使用梯度下降(gradient descent),训练参数: References: 反向传播算法(过程及公式推导) - jacke121的专栏 - CSDN博客
公式2（由后往前，计算每一层神经网络产生的错误）：推导过程：公式3（计算权重的梯度）：推导过程：公式4（计算偏置的梯度）：推导过程：接下来是反向传播算法伪代码，以供理解算法流程：伪代码步骤如下：，References:反向传播算法（过程及公式推导） - jacke121的专栏 - CSDN博客 ...
文章被收录于专栏:CSDN小华 反向传播算法(Backpropagation Algorithm,简称BP算法)是深度学习和神经网络训练中的一种重要优化方法。其核心思想是通过计算误差的梯度,并利用这些梯度信息来更新网络中的权重和偏置项,从而最小化预测结果与实际值之间的差距。 原理与过程 1. 前向传播(Forward Pass) 在前向传播过程中,输入...