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news 2025/7/31 12:11:58

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神经网络

神经网络（ANN）
神经网络基础
- 激活函数
神经网络如何通过训练提高预测准确度
- 逆向参数调整法（BackPropagation）
- - 梯度下降法
  - 链式法则
  - 增加一层

b站视频连接

神经网络（ANN）

最简单的例子，视频的推送，就是神经网络作用的结果
在这里插入图片描述

神经网络基础

人造神经元是整个网络系统的最小单位，不同神经元按照权重不同连接
输入层：起到传递数据的作用
隐藏层：部分神经元被激活，这里涉及到激活函数，根据相应权重流入输出层
输出层：神经元根据激活函数产生最终的输出值

在这里插入图片描述

激活函数

在这里插入图片描述
拿其中一个神经元来说，信号强度是由之前的加权和决定，激活函数将输入信号转换成该神经元的输出值

这里如果激活函数为分段函数，输出值会产生突变 0突变为1
为了平滑神经元输出值，选择不同的激活函数

神经网络如何通过训练提高预测准确度

逆向参数调整法（BackPropagation）

在这里插入图片描述
训练的结果是不断调整w1,w2，让Y,E集合的误差平方和最小

具体调整过程中需要借助

梯度下降法
链式法则

梯度下降法

核心：
为了求得误差平方和的最小值，将w从初始值逐渐移动到s(w)导数为0处

在这里插入图片描述
每次移动的幅度由s,w的导数和学习系数常数值eta决定
这里导数为正时，步幅为负
这里学习系数太小了学习速度慢，太大了可能会跳过极值点

在这里插入图片描述

链式法则

这里对s,w的求导过程中需要使用链式法则
在这里插入图片描述

增加一层

依然可以套用之前的结果
在这里插入图片描述

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