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人工神经网络学习总结笔记

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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
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
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1.参考神经网络案例对手写数字识别MNIST建立神经网络模型

2.调参保存最优模型

3.注释详尽,有结果分析
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论文扩写:
径向基函数网络是一种前馈神经网络,包含三层网络,分别是输入层,隐含层,输出层。隐含层的每一个节点选择一个径向基函数作为激活函数,输出层的网络()x是径向基函数和神经元参数的线性组合,其公式表示如下:
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