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反向傳播算法推導-全連接神經網絡
時間 2020-12-30
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反向傳播算法是人工神經網絡訓練時採用的一種通用方法,在現代深度學習中得到了大規模的應用。全連接神經網絡(多層感知器模型,MLP),卷積神經網絡(CNN),循環神經網絡(RNN)中都有它的實現版本。算法從多元複合函數求導的鏈式法則導出,遞推的計算神經網絡每一層參數的梯度值。算法名稱中的「誤差」是指損失函數對神經網絡每一層臨時輸出值的梯度。反向傳播算法從神經網絡的輸出層開始,利用遞推公式根據後一層的誤
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