使用反向傳播算法(back propagation)訓練多層神經網絡

  本文翻譯自http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.html,大概介紹下反向傳播的基本原理。   本文旨在描述反向傳播算法在多層神經網絡訓練中的過程,爲了直觀描述此過程,我們用到了包含兩個輸入和一個輸出的三層神經網絡,如下圖所示:      每個神經元由兩個單元組成。第一單元把權重和輸入信號的積相加,第二單元是被稱爲神經元激活函
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