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前馈神经网络与反向传播算法

生信修炼手册  · 公众号  ·  · 2021-05-28 16:51
欢迎关注”生信修炼手册”!在单层感知器的基础上，引入隐藏层即可得到多层感知器和深度神经网络，结构如下在上述网络中，信号从输入层开始，经过线性组合和激活函数的处理，输入到下一层的神经元，信号依次经过各个隐藏层的处理，最终输出到输出层，这样的信号传递是一个正向传递的过程，这种结构的神经网络称之为前馈神经网络。对比循环神经网络RNN, 更能体会前馈神经网络的这一特性在RNN中，存在一层循环神经元，信号在自身进行递归，而前馈神经网络中信号是层层传递的，从输入层依次传输到输出层。对于前馈神经网络而言，其参数训练的过程通过反向传播算法来实现。反向传播，对应的英文为Back proprgation, 与前馈神经网络中信号的正向传递相对应 ………………………………

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