看了一篇關於 BP 神經網絡的文章,可以快速理解bp神經網絡,
https://yq.aliyun.com/articles/277312
下面是我的理解
bp神經網絡就是 將 自然問題 一個黑箱的輸入 A 到結果輸出 B
例如輸入一張貓的照片 輸出是一個cat
的問題 用電腦猜測出黑箱的結構 用代碼實現這個黑箱的轉換
神經網絡就是一個通用型的黑箱結構,可以設定神經層數,但是每層神經之間的傳遞參數是不確定的,這個要通過數據學習不停的進行糾正,這個就是數據學習的過程
例如這個bp神經網絡,i1 i2 是輸入參數 o1 o2 是輸出結果 裏面的 w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 b1 b2 就是待確定的傳遞參數,通過給定一個初始值,神經網絡開始讀取數據運作,得到o1 o2
將運算出來的 o1 o2 和真實值進行誤差比較
通過運算的結果 和 實際的結果的差距,進行微分方程 對 w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 b1 b2 進行求導, 利用導數 修改 w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 b1 b2, 然後不停的進行迭代 運算,找到局部最優解