本作品内容为反向神经网络的w和b的更新过程 对于一个训练样本,我们首先前向传播计算输出结果,得到神经网络的输出值。 然后,我们计算输出值和实际值之间的误差,并使用误差通过反向传播算法向后传递,计算每一层的误差项和梯度。 最后,我们使用误差和梯度来更新每个神经元的权重和偏置项。 假设当前正在训练的样本是训练集中的第i个样本,第1层有n_1个神经元,第(I-1)层有n_(I-1)个神经元。以w_(l)i,j和b(l)i为例,w(l)i,j表示第(I-1)层的第j个神经元到第1层的第i个神经元的权重,b(l)_i表, 格式为 docx, 大小1 MB, 页数为2, 请使用软件Word(2010)打开, 作品中主体文字及图片可替换修改,文字修改可直接点击文本框进行编辑,图片更改可选中图片后单击鼠标右键选择更换图片,也可根据自身需求增加和删除作品中的内容, 源文件无水印, 欢迎使用熊猫办公。 如认为平台内容涉嫌侵权,可通过邮件:tousu@tukuppt.com提出书面通知,我们将及时处理。
此作品是由熊猫办公签约设计师设计上传,熊猫办公拥有版权;未经熊猫办公书面授权,请勿作他用。人物肖像,字体及音频如需商用需第三方额外授权;
熊猫办公尊重知识产权,如知识产权权利人认为平台内容涉嫌侵权,可通过邮件:tousu@tukuppt.com提出书面通知,我们将及时处理。
熊猫办公对作品中含有的国旗、国徽等政治图案不享有权利,仅作为作品整体效果的示例展示,禁止商用。另外您必须遵循相关法律法规规定的使用范围和使用方式,禁止以任何形式歪曲、篡改。