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machine-learning - 神经网络-更新权重矩阵-反向传播算法

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 08:51:16 25 4
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我正在 Andrew Ng 教授的讲座或类(class)的帮助下实现神经网络 this ,使用图31算法。

我想我很好地理解了前向传播和后向传播,但与每次迭代后更新权重(theta)感到困惑。

Q1。何时以及如何更新权重 (theta) 矩阵 - theta1、theta2?

第二季度。大三角洲有什么用? [已解决,谢谢@xhudik]

第三季度。我们是否必须添加+1(输入层和隐藏层中的偏置单元?)

最佳答案

Q1:由 @nikie 解释(荣誉)

Q2:Andrew NG 的演讲非常棒。然而,您所指的是高级的并且想要了解细节。这个怎么样:http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.html它通过有用的图形为您提供更多详细信息

关于machine-learning - 神经网络-更新权重矩阵-反向传播算法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/14735801/

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