【深度学习】后向传播(BP)算法

一、神经网络学习算法的本质 当我们搭建好一个神经网络后，无论在什么应用场合，我们的目标都是：将网络的权值和偏置都变成一个最好的值，这个值可以让我们的输入得到理想的输出。 可能大家会觉的神经网络架构很非常神秘和复杂，其实任何一个神经网络架构都是一个多层复合的复合函数，我们可以将它们表示为： f ( x , w , b ) f(x,w,b) f(x,w,b),其中x是输入， w w w是权值， b b

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