反向神经网络 神经网络反向传播算法本质是在解决什么问题?是怎样的?
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时间:2021-03-14 21:38:12
作者:admin
神经网络反向传播算法本质是在解决什么问题?是怎样的?
反向传播算法是一个深入的神经网络学习过程,最终误差值根据梯度和误差传播原理返回到数据输入方向,用来修改每层神经元的权值或卷积核参数,以达到减小正误差的目的,当经过一轮反向传播后,正误差很小,达到可接受的水平时,神经网络才稳定训练。
如果神经网络中,每个层内部的神经元之间有连接,这时候的前向和反向传播应该怎么计算?
这是秩序问题。如果两个节点相互传递,传递的顺序是什么?是固定顺序、随机顺序还是同时顺序?事实上,这种结构已经存在于CNN的工作和消息传递中。CNN提取局部特征后,通过消息传递对特征进行进一步的过滤,同时对特征进行过滤。我们同时用当前值更新下一步。实际系统只能选择一个特定的顺序,很可能是同时进行的。
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