【神经网络】FNN——前馈神经网络、前向传播、反向传播详解
- FNN网络结构:
(1)FNN可以理解为多层感知机,即:包含多个隐藏层的神经网络
(2)层与层之间是全连接的,即:相邻两层的任意两个节点都有连接 - FNN前向传播:
(1)每个神经元以上一层各个节点输出作为输入,通过线性变换(结合偏置)和非线性函数激活,得到这个节点的输出,并传递给下一层的节点
(2)输入层的节点对数据不做任何处理,节点个数等于输入自变量x的维度
(3)输出层的节点个数等于输出因变量y的维度 - FNN反向传播:
(1)用神经网络对数据进行建模,就是要找到最合适的参数(权重w和偏置b),对数据进行最佳逼近。通常会设计一个损失函数来度量逼近效果,最优参数应使得损失函数最小化。
(2)神经网络可以视为一个非常复杂的复合函数,求解最优参数时,需要进行链式求导,形成了梯度的反向传播。
(3)常见损失函数:分类问题:交叉熵;回归问题:均方误差一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation
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