深度學習：反向傳播與基本原理
我們要證明得是這四個公式 有了這個四個公式，我們得反響傳播就可以遞推得到。 BP1公式： 這個是輸出層誤差方程，這個方程好像沒啥好說的 BP2公式 從這個公式我們可以通過高階層的誤差，通過的遞推的方式求出每一層的誤差 BP3公式 BP4公式 從BP4公式我們可以看到，如果前一層的輸出函數過於小的話 w參數學習就會變慢。
相關文章
- 1. 深度學習中的前向傳播與反向傳播
- 2. 深度學習之RNN、LSTM及正向反向傳播原理
- 3. 深度學習-反向傳播算法
- 4. 深度學習之CNN反向傳播
- 5. 深度學習小白——反向傳播
- 6. 深度學習-反向傳播
- 7. [深度學習]反向傳播的微分原理
- 8. 反向傳播的工作原理（深度學習第三章）
- 9. 【深度學習】前向傳播和反向傳播（四）
- 10. 深度學習-前向傳播+反向傳播
- 更多相關文章...
- • BASE原理與最終一致性 - NoSQL教程
- • 與傳輸層有關的基本知識 - TCP/IP教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • Kotlin學習（一）基本語法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 深度學習中的前向傳播與反向傳播
- 2. 深度學習之RNN、LSTM及正向反向傳播原理
- 3. 深度學習-反向傳播算法
- 4. 深度學習之CNN反向傳播
- 5. 深度學習小白——反向傳播
- 6. 深度學習-反向傳播
- 7. [深度學習]反向傳播的微分原理
- 8. 反向傳播的工作原理（深度學習第三章）
- 9. 【深度學習】前向傳播和反向傳播（四）
- 10. 深度學習-前向傳播+反向傳播