文件名称:
【神经网络】{6} ——反向传播（学习笔记）
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文件大小: 373kb
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上传时间: 2021-01-20
详细说明：此处开始讲解一个算法来尝试优化神经网络结构的代价函数。
这是一个让代价函数最小化的算法——反向传播算法。
首先来看一下神经网络的代价函数：
要做的就是设法找到参数θ，使得J(θ)取到最小值，为了使用梯度下降法或者其他某种高级优化算法，需要做的就是写一段代码，这段代码获得输入参数θ，并计算J(θ)和这些偏导项：
神经网络里对应的参数Θ_ij^(l)∈R（都是实数）。
为了计算代价函数J(θ)，用下面这个公式：
我们大部分时间要重点关注如何计算这些偏导项：
我们从只有一个训练样本的情况开始说起，假设整个训练集只包含一个训练样本，也就是实数对，把这一个训练样本记为(x, y)，先粗略看
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