被錯誤理解的人工神經網絡（三）！

被錯誤理解的人工神經網絡（一）！ 被錯誤理解的人工神經網絡（二）！ 本文我們聊聊另外兩個人工神經網絡的誤解：許多算法都需要自己來寫？；神經網絡訓練需要大量的數據？ 許多訓練算法存在於神經網絡中 神經網絡的學習算法試圖優化神經網絡的權重，直到滿足一些停止條件。這種情況通常是在網絡錯誤達到訓練集合的可接受水平時，驗證集上的網絡錯誤開始惡化時或者當指定的計算預算已經用盡時。神經網絡最常見的學習算法是反向

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