多层神经网络反向传播算法
时间: 2023-11-22 07:46:24 浏览: 97
人工神经网络反向传播算法基础代码学习
多层神经网络反向传播算法是一种用于训练人工神经网络的常见方法。该算法通过计算网络中所有权重的损失函数梯度来更新权值,以最小化损失函数。具体来说,该算法通过前向传播计算网络的输出,然后通过误差反向传播计算每个权重对损失函数的贡献,并使用梯度下降法更新权重。这个过程会不断迭代,直到损失函数收敛或达到预设的停止条件。
在具体实现中,反向传播算法需要先对网络进行初始化,然后对每个训练样本进行前向传播计算输出,并计算输出与真实值之间的误差。接着,通过误差反向传播计算每个权重对损失函数的贡献,并使用梯度下降法更新权重。这个过程会不断迭代,直到损失函数收敛或达到预设的停止条件。
总之,多层神经网络反向传播算法是一种常见的用于训练人工神经网络的方法,它通过计算网络中所有权重的损失函数梯度来更新权值,以最小化损失函数。
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