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【人工智能】神经网络、前向传播、反向传播、梯度下降、局部最小值、多层前馈网络、缓解过拟合的策略

神经网络、前向传播、反向传播

文章目录

  • 神经网络、前向传播、反向传播
  • 前向传播
  • 反向传播
  • 梯度下降
    • 局部最小值
      • 多层前馈网络表示能力
      • 多层前馈网络局限
      • 缓解过拟合的策略

前向传播是指将输入数据从输入层开始经过一系列的权重矩阵和激活函数的计算后，最终得到输出结果的过程。在前向传播中，神经网络会将每一层的输出作为下一层的输入，直到输出层得到最终的结果。

反向传播是指在神经网络训练过程中，通过计算损失函数的梯度，将梯度从输出层开始逆向传播到输入层，以更新每一层的权重参数。在反向传播中，通过计算梯度，可以得到每个神经元的误差，进而调整其权重和偏置，以最小化损失函数。

前向传播

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反向传播

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