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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理是什么？
前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理是什么？
2020-07-13
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前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以算是所有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最簡(jiǎn)單，最容易，但也是最有效的一個(gè)。但對(duì)于剛剛?cè)腴T(mén)的小白來(lái)說(shuō)，難度還是比較大的。到底前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何實(shí)現(xiàn)的，下面就和小編一起來(lái)看推到過(guò)程吧。

如上圖中所示，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)神經(jīng)元都分別屬于不同的層。各層的神經(jīng)元也能夠?qū)η耙粚由窠?jīng)元的信號(hào)進(jìn)行接收，并將產(chǎn)生信號(hào)直接輸出到下一層。第 0 層稱為輸入層，最后一層為輸出層，其它的中間層就是隱藏層，相鄰兩層的神經(jīng)元的關(guān)系為：全連接關(guān)系，也就是全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)。

一、符號(hào)說(shuō)明

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)下面公式進(jìn)行信息傳播:


上面兩式也可以得到：

或者

二、 反向傳播算法推導(dǎo)過(guò)程

反向傳播算法的含義是：第l層的一個(gè)神經(jīng)元的殘差是所有與該神經(jīng)元相連的第l+ 1 層的神經(jīng)元的殘差的權(quán)重和，然后在乘上該神經(jīng)元激活函數(shù)的梯度。

1)目標(biāo)函數(shù)

給定一個(gè)包含m個(gè)樣本的訓(xùn)練集，目標(biāo)函數(shù)為：

采用梯度下降方法最小化J(W,b)， 參數(shù)更新方式如下：

(2)計(jì)算

根據(jù)鏈?zhǔn)椒▌t可得：

對(duì)于網(wǎng)絡(luò)其它層，殘差可通過(guò)如下遞推公式計(jì)算：

(3)計(jì)算

與上述（2）計(jì)算原理相同

綜上所述：

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