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loss_邓大为_国防科学技术大学_numpy实战bp神经网络_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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} PUbliC double[J CIaSSify(double[] x) { inputLayer SetInPUtVaJ_u" (x); inputLayer CalCUiate (); inputLayer PrOPagate (); for(Layer hLayer : hiddenLayerS) { hLayer.CaICuIate(); hLayer pιτopagate (); } OUtPUtLayer CalCUlate (); double [ ] y =ι OUtPUtLayer.getValues (); return y; } 每个神经网络都有两个主要的操作特性:它必须能训练自身,它也应该可以对 输入进行分类一生成期望的输出。在我们的实现里所采取的算法被称为后向传播 (back ProPagation)算法,这是一个在线'的梯度下降学习算法°实际操作中,这个 算法检查每一个训练实例,并依此调整自身连接的权值(究触),以使输岀值与期望 值之间的误差星小化,最小化过程依赖于对误差斜率的计算。对于每个实例,我们 会进入一个无限循环
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