神经网络之 BP 算法

神经网络的一种求解W的算法，分为信号“正向传播(FP)”求损失，“反向传播(BP)”回传误差；根据误差值修改每层的权重，继续迭代 BP算法也叫做δ算法。以三层的感知器为例（假定现在隐层和输出层均存在相同类型的激活函数） 输入层误差 隐层误差 输入层误差 误差E有了，那么为了使误差越来越小，可以采用随机梯度下降的方式进行ω和υ的求解，即求得ω和υ使得误差E最小 BP算法的例子 初始值：w(0.1,0

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