热线电话：13121318867

登录
首页大数据时代前馈神经网络基本原理是什么？
前馈神经网络基本原理是什么？
2020-07-13
收藏

前馈神经网络可以算是所有的神经网络中最简单，最容易，但也是最有效的一个。但对于刚刚入门的小白来说，难度还是比较大的。到底前馈神经网络是如何实现的，下面就和小编一起来看推到过程吧。

如上图中所示，前馈神经网络中，每个神经元都分别属于不同的层。各层的神经元也能够对前一层神经元的信号进行接收，并将产生信号直接输出到下一层。第 0 层称为输入层，最后一层为输出层，其它的中间层就是隐藏层，相邻两层的神经元的关系为：全连接关系，也就是全连接神经网络(FNN)。

一、符号说明

前馈神经网络通过下面公式进行信息传播:


上面两式也可以得到：

或者

二、 反向传播算法推导过程

反向传播算法的含义是：第l层的一个神经元的残差是所有与该神经元相连的第l+ 1 层的神经元的残差的权重和，然后在乘上该神经元激活函数的梯度。

1)目标函数

给定一个包含m个样本的训练集，目标函数为：

采用梯度下降方法最小化J(W,b)， 参数更新方式如下：

(2)计算

根据链式法则可得：

对于网络其它层，残差可通过如下递推公式计算：

(3)计算

与上述（2）计算原理相同

综上所述：


CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>>   “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

神经网络

数据分析咨询请扫描二维码

若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi

上一篇NLP自然语言处理基础概念的理解与介绍
下一篇小白必看:SQL基本语句汇总整理—条件语句查询WHERE
CDA考试动态
CDA报考指南
热门栏目
最新资讯
更多
Copyright © 2015-present 北京国富如荷网络科技有限公司 All Rights Reserved.
京ICP备11001960号-9   京公网安备 11010802034615号   经营许可证编号：京B2-20210330
客服在线
立即咨询