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BP神经网络概述

时间:2019-04-15 00:53   线上365bet注册  

该功能相当于上述各部分的功能。
你明白吗?
Logistic回归模型
基本原理和损失功能完全符合这一部分。那么,您是否确定了输出的模型损失函数?
函数的形式,以下问题很自然:如何根据损失函数优化模型的参数。
3
基于2个向下梯度的反向传播过程(损失函数的逆导数)
这是一些背景,你需要主要知道吗?
你想减少渐变吗?
这种方法没有描述这种优化算法的原理。不理解的读者可以看到以前关于渐变下降的简单明了的文章 - >
[链接]
完全扩展神经网络的损失函数是非常麻烦的,所以这是基于上述的第一个结果?

损失函数用于逐步推导。
BP的中心点是反向传播。实质上,它是模型最终损失函数的逆推导过程。首先,从输出层移动到隐藏层?
要运行指南,您必须提出要求。你需要在这里使用推导方法吗?
基于链的派生规则
首先,我们将找到两个必要的衍生物。