码迷,mamicode.com
首页 > 其他好文 > 详细

机器学习:一步步教你理解反向传播方法

时间:2017-10-31 14:13:23      阅读:156      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:att   href   http   权重   com   训练   nload   简单   输出   

http://www.360doc.com/content/17/0209/17/10724725_627833018.shtml

数学完全看不懂

看到了这篇通过示例给出反向传播的博文A Step by Step Backpropagation Example

在这篇博文中,我们会使用有2个输入单元的神经网络,2个隐层神经元以及2个输出神经元。此外,隐层和输出神经元会包含一个偏置,下面是基本的网络结构:

技术分享

为了便于后面说明的说明,我们对该网络设置一些初始的权重、偏置以及输入和输出:

技术分享

反向传播的目标是对权重进行优化,使得神经网络能够学习到从任意的输入到输出的准确映射。

在这篇博文中,我们仅使用一个简单的训练集,即输入为0.05和0.10,我们希望网络的输出为0.01和0.99(即输入的样本是两个: (0.05, 0.99), (0.10, 0.99))。

机器学习:一步步教你理解反向传播方法

标签:att   href   http   权重   com   训练   nload   简单   输出   

原文地址:http://www.cnblogs.com/CATHY-MU/p/7760984.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!