神經網路為什麼要每層更新

Ⅰ 綆榪扮炵粡緗戠粶鐨勬瀯鎴愬強姣忛儴鍒嗙殑浣滅敤

紲炵粡緗戠粶鐨勬瀯鎴愬強姣忛儴鍒嗙殑浣滅敤濡備笅錛

1銆佽緭鍏ュ眰錛氱炵粡緗戠粶鐨勮緭鍏ュ眰璐熻矗鎺ユ敹澶栭儴杈撳叆鐨勬暟鎹錛岃繖浜涙暟鎹鍙浠ユ槸鍥懼儚銆佹枃鏈銆佸０闊崇瓑澶氱嶅艦寮忋傝緭鍏ュ眰灝嗚緭鍏ユ暟鎹杞鍖栦負紲炵粡緗戠粶鍙浠ュ勭悊鐨勬牸寮忥紝閫氬父鏄灝嗚緭鍏ユ暟鎹杞鍖栦負鍚戦噺褰㈠紡銆

2銆侀殣鈃忓眰錛氶殣鈃忓眰鏄紲炵粡緗戠粶鐨勬牳蹇冮儴鍒嗭紝瀹冮氳繃涓緋誨垪澶嶆潅鐨勮＄畻灝嗚緭鍏ュ眰浼犻掕繃鏉ョ殑鏁版嵁榪涜屽勭悊錛屽苟灝嗗勭悊緇撴灉浼犻掔粰涓嬩竴灞傘傞殣鈃忓眰鍙浠ュ寘鍚澶氫釜涓嶅悓鐨勫眰嬈★紝姣忎釜灞傛￠兘鏈変竴緇勭炵粡鍏冿紝瀹冧滑閫氳繃鍔犳潈榪炴帴鐩鎬簰榪炴帴銆

3銆侀勬祴鍒嗘瀽錛氱炵粡緗戠粶鍙浠ョ敤浜庨勬祴鏈鏉ョ殑瓚嬪娍鍜岀粨鏋溿傝繖鍦ㄨ繘琛岃偂紲ㄥ競鍦洪勬祴銆佺柧鐥呴勬祴銆佸ぉ姘旈勬姤絳変換鍔℃椂闈炲父鏈夌敤銆傞氳繃璁緇冪炵粡緗戠粶錛屽畠鍙浠ヨ嚜鍔ㄥ湴瀛︿範鍘嗗彶鏁版嵁鐨勬ā寮忥紝騫舵牴鎹榪欎簺妯″紡棰勬祴鏈鏉ョ殑緇撴灉銆

4銆佽嚜鍔ㄥ寲鍐崇瓥錛氱炵粡緗戠粶鍙浠ョ敤浜庤嚜鍔ㄥ寲鍐崇瓥榪囩▼銆傝繖鍦ㄨ繘琛岃嚜鍔ㄩ┚椹躲佹満鍣ㄤ漢鎺у埗銆佹父鎴忕瓥鐣ョ瓑浠誨姟鏃墮潪甯告湁鐢ㄣ傞氳繃璁緇冪炵粡緗戠粶錛屽畠鍙浠ヨ嚜鍔ㄥ湴瀛︿範鍒扮幆澧冪殑鐗瑰緛錛屽苟鏍規嵁榪欎簺鐗瑰緛鍋氬嚭鏈浼樼殑鍐崇瓥銆

Ⅱ 通嗎神經網路三個步驟詳解

神經網路的三個基本步驟包括：前向傳播、反向傳播和權重更新。

1. 前向傳播：

   • 輸入層接收輸入數據。
   • 數據從輸入層流向隱藏層，在隱藏層中，數據會與權重相乘並加上偏置，然後通過激活函數進行處理。
   • 激活函數的輸出再作為下一層的輸入，直到到達輸出層。
   • 輸出層給出神經網路的預測結果。

2. 反向傳播：

   • 計算預測值與真實值之間的誤差，常用均方誤差等損失函數來衡量。
   • 根據鏈式法則，從輸出層開始，逐層向前計算每一層的誤差梯度。
   • 這個過程是為了了解每個權重對最終誤差的影響，從而指導權重的調整。

3. 權重更新：

   • 使用優化演算法（如梯度下降）根據反向傳播計算出的梯度來更新每一層的權重。
   • 權重更新的目的是減小預測值與真實值之間的誤差，使網路在下一次前向傳播時能夠做出更准確的預測。
   • 通過多次迭代這個過程（即訓練），神經網路可以逐漸學習到從輸入到輸出的復雜映射關系。

這樣，神經網路就能通過不斷地學習和調整，逐漸提高其預測的准確性。