《機器學習（周志華）》Chapter5 神經網絡

一、神經元模型： θ爲閥值，輸入樣本x與權重w相乘再求和若大於閥值θ則興奮即輸出爲1，否則抑制輸出爲0，f爲**函數經典的有Sigmoid函數 二、感知機與多層網絡： 感知機由兩層神經元組成 若θ設置爲常數，則可訓練出權重w 多層前饋神經網絡： 三、誤差逆傳播算法 稱BP算法，採用鏈式求導法則求出各層權重及閥值的導數。 假設神經網絡的輸出爲： 則均方誤差爲： 梯度下降：η爲學習率 首先求隱藏層到輸

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