时间：2022-08-31 16:54:29 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
神经网络的发展大致经历了三个阶段。 以1947~1969年为初期，其间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则，包括MP模型、…文章ghost丶桃子2016-05-202370陂览量Facebook开放。 基本概念BP神经网络是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈神经网络，其最核心的特点是信号为前向传播，误差为反向传播。
y_{pred}表示预测后的结果值，也就是我们神经网络的最终输出。 如上所述，我们发现先令h_1、h_2、o_1分别表示各神经元的输出。 如果你不知道反向传播，想知道，我建议你回到神经网络的反向传播章节。 近年来，关于图形神经网络( Graph Neural Networks，GNN )的深度学习领域的研究热情高涨，图形神经网络成为各种深度学习峰会的研究热点
1、python神经网络设置方法
如果某个神经网络在某一层没有偏置节点，当特征值为0时，下一层无法输出与0不同的输出。 为了简单起见，我们继续使用本例的神经网络结构介绍以下内容。 error是在每个加权参数由激活函数映射后到y结果的量化距离。 感知器学习算法的步骤如下。 1 .对权重系数w赋予初始值，对权重系数w=(w1.w2，Wn，Wn 1 )的各个分量赋予较小的零随机值，但Wn 1=—g。
2、python卷积神经网络编程
这是一个监控学习的示例，因为训练数据和测试数据都由6个样本组成，每个样本具有3个特征，并且给定了输出。 一个神经网络可以具有任意数量的层，每个层也可以具有任意数量的神经元。 然后在训练数据上训练神经网络，在新训练的模型在测试矢量上进行测试之前，在200个时期对算法的权重进行微调。
3、python神经网络训练准确度
Sigmoid函数只输出范围( 0，1 )之间的数。 将介于(-(\infty，) infty )之间的一系列数字压缩在( 0，1 )之间，假设输出后越接近0，输出后越接近1，负数越大。 神经网络的最终输出y_{pred}=0.524无法很好地判断输入的身体数据是男性(0)还是女性。
我知道通过调整网络的权重和偏移来影响预测结果，但具体如何操作才能减少loss呢？ 我们现在有明确的目标。 那就是把这个神经网络的loss努力降到最低。 下面介绍如何使用称为SGD(stochasticgradientdescent )的优化算法调整权重和偏移值以最小化loss。
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