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机器学习:一步步教你理解反向传播方法

时间:2017-10-31 13:23:13      阅读:211      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

http://www.360doc.com/content/17/0209/17/10724725_627833018.shtml

数学完全看不懂

看到了这篇通过示例给出反向传播的博文A Step by Step Backpropagation Example

在这篇博文中,我们会使用有2个输入单元的神经网络,2个隐层神经元以及2个输出神经元。此外,隐层和输出神经元会包含一个偏置,下面是基本的网络结构:

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为了便于后面说明的说明,我们对该网络设置一些初始的权重、偏置以及输入和输出:

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反向传播的目标是对权重进行优化,使得神经网络能够学习到从任意的输入到输出的准确映射。

在这篇博文中,我们仅使用一个简单的训练集,即输入为0.05和0.10,我们希望网络的输出为0.01和0.99(即输入的样本是两个: (0.05, 0.99), (0.10, 0.99))。

机器学习:一步步教你理解反向传播方法

原文:http://www.cnblogs.com/CATHY-MU/p/7760984.html

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