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【人工智能导论：模型与算法】MOOC 8.3 误差后向传播(BP) 例题 编程验证
8.3 误差后向传播(BP) 原理和推导过程，参考慕课。https://www.icourse163.org/course/ZJU-1003377027 输入值：x1, x2 = 0.5，0.3 输出值：y1, y2 =0.23， -0.07 激活函数：sigmoid 损失函数：MSE 初始权值：0.2 -0.4 0.5 0.6 0.1 -0.5 -0.3 0.8 目标：通过反向传播优化权值 反向传播1轮，检反向传播——通俗易懂
假设，你有这样一个网络层： 第一层是输入层，包含两个神经元i1，i2，和截距项b1；第二层是隐含层，包含两个神经元h1,h2和截距项b2，第三层是输出o1,o2，每条线上标的wi是层与层之间连接的权重，激活函数我们默认为sigmoid函数。 现在对他们赋上初值，如下图： 其中，输入数据 i1=0.05，i2=paddlepaddle学习笔记之梯度下降法
paddlepaddle学习笔记之梯度下降法 本文基于ai-studio使用nmumpy构建神经网络模型项目 引入 波士顿房价预测： 本文以波士顿房价预测模型来介绍梯度下降法，波士顿房价预测模型是机器学习界的helloworld，现实生活中，房价会受到多方面的影响，这就使得人们有机会从外部信息中提取Backpropagation算法 (转
学习cs231n时对反向传播不太理解，故在网上查阅了一些博客，发现了一篇较为通俗易懂的博客 转自:https://blog.csdn.net/weixin_38347387/article/details/82936585?spm=1000.2123.3001.4430 反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的