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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
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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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一个处女座的程序猿
国内互联网圈知名博主、人工智能领域优秀创作者,全球最大中文IT社区博客专家、CSDN开发者联盟生态成员、中国开源社区专家、华为云社区专家、51CTO社区专家、Python社区专家等,曾受邀采访和评审十多次。仅在国内的CSDN平台,博客文章浏览量超过2500万,拥有超过57万的粉丝。
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