单层神经网络的后向传播
时间: 2023-10-19 12:29:13 浏览: 61
引用:题主问的应该是神经网络中的问题。正向传播是指数据从X传入到神经网络,经过各个隐藏层得到最终损失的过程。引用:多层前向神经网络(反推学习规则即BP神经网络)。
单层神经网络并没有后向传播这个概念。后向传播(Backpropagation)是一种用于训练多层神经网络的算法,通过计算误差的梯度来调整神经网络的权重和偏置。但是在单层神经网络中,没有隐藏层,因此也没有需要调整的权重和偏置,所以没有后向传播的过程。单层神经网络仅通过正向传播来计算输出,并没有反向传播的步骤。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [神经网络前向传播表达式,神经网络的前向传播](https://blog.csdn.net/mynote/article/details/126501571)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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