DL之BP:神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算图解释)、案例应用之详细攻略(二)

简介: DL之BP:神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算图解释)、案例应用之详细攻略

2、BP算法带入实例推导

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BP算法思路简介


       前馈神经网络(NN),而是和循环神经网络(RNN)的概念是相对的。而反向传播方法可以用在FF网络中,此时,基于反向传播算法的前馈神经网络,被称为BP神经网络。      

      反向传播(Backpropagation)算法,深度学习模型采用梯度下降和误差反向传播进行模型参数更新。


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1、神经网络训练的优化目标

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梯度下降(Gradient Descent):


求解非线性无约束优化问题的最基本方法;

最小化损失函数的一种常用的一阶优化方法。


2、梯度下降


沿负梯度方向,函数值下降最快

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