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神经网络#xff08;ANN#xff09;
最简单的例子#xff0c;视… 神经网络 神经网络ANN神经网络基础激活函数 神经网络如何通过训练提高预测准确度逆向参数调整法 BackPropagation梯度下降法链式法则增加一层 b站视频连接
神经网络ANN
最简单的例子视频的推送就是神经网络作用的结果
神经网络基础
人造神经元是整个网络系统的最小单位不同神经元按照权重不同连接 输入层起到传递数据的作用 隐藏层部分神经元被激活这里涉及到激活函数根据相应权重流入输出层 输出层神经元根据激活函数产生最终的输出值 激活函数 拿其中一个神经元来说信号强度是由之前的加权和决定激活函数将输入信号转换成该神经元的输出值 这里如果激活函数为分段函数输出值会产生突变 0突变为1 为了平滑神经元输出值选择不同的激活函数
神经网络如何通过训练提高预测准确度
逆向参数调整法 BackPropagation 训练的结果是不断调整w1,w2让Y,E集合的误差平方和最小 具体调整过程中需要借助
梯度下降法链式法则
梯度下降法
核心 为了求得误差平方和的最小值将w从初始值逐渐移动到s(w)导数为0处 每次移动的幅度由s,w的导数和学习系数常数值eta决定 这里导数为正时步幅为负 这里学习系数太小了学习速度慢太大了可能会跳过极值点 链式法则
这里对s,w的求导过程中需要使用链式法则
增加一层
依然可以套用之前的结果
