神經網絡之BP（反向傳播算法）的原理介紹

反向傳播是人工神經網絡中的一個重要算法，這個方法可以對網絡中所有權重計算損失函數的梯度，然後這個梯度會反饋給最優化方法，用來更新權值以最小化損失函數。 反向傳播算法的原理 我們先直觀的看一下反向傳播的原理，假設有一個網絡： 這是一個三層的神經網絡，我們以這個網絡爲例子，展示下BP算法的過程。 其中，每個神經元有兩個單元，第一個單元是對其輸入信號和對應的權重的乘積求和，第二單元就是激活函數，它的輸出

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