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深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络（前馈神经网络与反馈神经网络）、常见算法概要汇总

大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文简要介绍深度学习的前向传播与反向传播，以及前馈神经网络与反馈神经网络。

深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络（前馈神经网络与反馈神经网络）、常见算法概要汇总_第1张图片

文章目录

  • 前向传播与反向传播
    • 前向传播（Forward Propagation）
    • 反向传播（Back Propagation）
    • 总结
  • 神经网络
    • 简介
    • 结构
    • 类型
      • 前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FFNN）
        • 特点
        • 常见变体
      • 反馈神经网络（Feedback Neural Network, RNN）
        • 特点
        • 常见变体
      • 总结
  • 常见深度学习算法分类
    • 前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FFNN）
      • 1. 多层感知机（MLP）
      • 2. 卷积神经网络（CNN）
      • 3. AlexNet
      • 4. VGG 网络
      • 5. Inception 网络（GoogLeNet）
      • 6. ResNet（残差网络）
      • 7. 生成对抗网络（GAN）
      • 8. U-Net
      • 9. 自编码器（Autoencoder）
      • 10. Transformer 模型
    • 反馈神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）
      • 1. 基本循环神经网络（RNN）
      • 2. 长短时记忆网络（LSTM）
      • 3. 门控循环单元（GRU）
      • 4. 深度 Q 网络（DQN）
    • 其他算法
      • 1. 图神经网络（GNN）
      • 2. 自监督学习（Self-supervised Learning）
      • 3. 对比学习（Contrastive Learning）
      • 4. 迁移学习（Transfer Learning）

前向传播与反向传播

前向传播（Forward Propagation）

前向传播是将输入数据从输入层依次通过神经网络的各个隐藏层，最后输出预测结果的过程。该过程用于计算网络的预测结果，以及在训练过程中计算损失函数值。它的基本步骤如下：

  1. 输入数据：将输入数据传递给神经网络的输入层。
  2. 线性变换：在每一层中，神经元接收前一层输出的线性组合（加权求和），计算公式为：

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