人工智能學習筆記--理解深度學習中的前向傳播和反向傳播算法

一個典型的神經元模型可以用下圖表示：   一個典型的全連接前向神經網絡如下圖所示：   設激活函數爲f，權重矩陣爲W，偏置項爲b，輸入爲A，最終輸出爲Y，則Y = f(WA+b)，計算輸出Y這個過程就是前向傳播的過程。 對於一個還沒有訓練好的神經網絡而言，各個神經元之間的參數都是隨機值，即初始化時賦的值，前向傳播過程是神經網絡的輸入輸出過程，即網絡是如何根據A的值得到輸出的Y值的。 本文參考了李宏

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