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誤差反向傳播(BP)及梯度下降算法詳解
時間 2021-01-11
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機器學習
誤差反向傳播
梯度下降
算法原理
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摘要 在機器學習算法中,誤差反向傳播和梯度下降是模型收斂的關鍵技術,作者將以單隱層模型爲例說明誤差反向傳播和梯度下降的工作原理。 各種算法的單隱層模型結構大同小異 正向傳播 假設:主要模型參數有3個,輸入層到隱含層的權重W,隱含層的偏置B,隱含層到輸出層的權重beta,爲了計算方便引入一箇中間參數H表示隱含層的輸出, 式(1) 其中G(x)爲激活函數,爲模型提供非線性映射的能力,常見
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