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对神经网络的前向传播跟反向传播的理解

1.前向传播

显然,数据从输入层输入经带有权值和偏置的隐藏层,隐藏层由一个个神经元组成,经**函数处理作为下一层神经元的输入,这样层层连接,对输入特征进行变换处理,最终输出.
对神经网络的前向传播跟反向传播的理解

基本神经元结构

对神经网络的前向传播跟反向传播的理解

网络结构

2.误差反向传播

神经网络的输入经过层层的非线性变换得到输出的过程,可以将输出视为输入的复合函数,当我们要计算输出与真实的观测之间的误差对第l层神经元的梯度时,我们根据链式法则,首先计算的是误差对靠近输出的神经元的梯度,然后逐层向内求梯度,就像复合函数求导,先求外层的导数,再求内层的导数,因此计算梯度时,有所谓误差反向传播的说法,其实只是逻辑上存在,参考李宏毅老师的ppt对神经网络的前向传播跟反向传播的理解对神经网络的前向传播跟反向传播的理解

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