【TensorFlow篇】--DNN初始和應用

一、前述 ANN人工神經網絡有兩個或兩個以上隱藏層，稱爲DNN 只有一個隱藏層是多層感知機 沒有隱藏層是感知機 二、反向傳播應用舉例 舉例：   正向傳播，反向傳播是一次迭代， 正向傳播：在開始的每一層上都有一個參數值w，初始的時候是隨機的,前向帶入的是每一個樣本值。 反向傳播：然後反過來求所有的梯度值。如果是BGD則再根據公式wt=wt-1-ag進行調整所有w值。 然後再正向傳播，迭代，以此類推

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