對神經網絡的前向傳播跟反向傳播的理解

1.前向傳播 顯然,數據從輸入層輸入經帶有權值和偏置的隱藏層,隱藏層由一個個神經元組成,經激活函數處理作爲下一層神經元的輸入,這樣層層連接,對輸入特徵進行變換處理,最終輸出. 基本神經元結構 網絡結構 2.誤差反向傳播 神經網絡的輸入經過層層的非線性變換得到輸出的過程,可以將輸出視爲輸入的複合函數,當我們要計算輸出與真實的觀測之間的誤差對第l層神經元的梯度時,我們根據鏈式法則,首先計算的是誤差對靠

>>阅读原文<<