反向传播算法的理论基础
2024-12-21
1. 神经网络基础 神经网络是由大量的神经元组成的计算系统,可以用于分类、回归、聚类等任务。神经元接收来自其他神经元的输入,并根据权重和偏置进行计算,最终输出一个结果。神经网络可以有多个层,每个层可以有多个神经元。输入层接收外部输入,输出层输出结果,中间层为隐藏层,可以进行复杂的计算。 2. 损失函数 损失函数是用来衡量神经网络输出结果与真实结果之间的差距的函数。常见的损失函数有均方误差、交叉熵等。均方误差是指每个样本输出结果与真实结果之间的差距的平方和,交叉熵是指每个样本真实结果与预测结果之