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多层感知机的BP算法

发布时间:2019-07-07 19:17 来源:未知 编辑:admin

  设输入层的权重为`$w_{111},w_{112},...,w_{1ij}$`.w下第一位表示第一层的权重,第二位表示x的下标,第三位表示隐藏层的下标。隐藏层各节点的权重为`$w_{211},w_{221},...,w_2j1$`,同理,只是因为输出层只有一个y。

  设阶跃函数为g,`$u_{21}$`为阶跃函数的输入值,也就是中间层输出的线性加权

  然后更新第二组和第一组的权重(为了使损失函数变小,偏导数如果是正,则说明该权重越大,损失值越大,为了让损失值变小,则要减去该偏导数。如果偏导数为负,则说明该权重越大,损失值越小,那么则要减去这个为负的偏导数,让该权重变大。)

  Neil Zhu,简书ID Not_GOD,University AI 创始人 & Chief Scientist,致力于推进世界人工智能化进程。制定并实施 UAI 中长期增长战略和目标,带领团队快速成长为人工智能领域最专业的力量。作为行业领导者,他和UAI一起在2014年...

  摘要:说到BP(Back Propagation)算法,人们通常强调的是反向传播,其实它是一个双向算法:正向传播输入信号,反向传播误差信息。接下来,你将看到的,可能是史上最为通俗易懂的BP图文讲解,不信?来瞅瞅并吐吐槽呗! 更多深度文章,请关注:

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