完整实现神经网络: 实战演练

主要观点总结

本文介绍了如何基于万能近似定理和反向传播理论，使用JS实现一个跑在浏览器上的神经网络。文章详细描述了神经网络的设计，包括模型函数和损失函数的定义，以及如何使用反向传播实现优化函数。此外，文章还介绍了基于优化函数的神经网络整体设计调整，并通过实例展示了神经网络的实战效果。

关键观点总结

关键观点1: 神经网络的原理和设计

文章介绍了神经网络的基本原理，包括万能近似定理和反向传播理论，以及如何使用这些理论来设计一个神经网络。文章详细描述了神经网络的结构，包括模型函数和损失函数的定义。

关键观点2: 神经网络的优化函数实现

文章详细解释了如何使用反向传播实现神经网络的优化函数。这包括如何计算损失函数对模型参数的偏导数，以及如何根据这些偏导数来更新模型的参数。

关键观点3: 神经网络设计的调整

基于优化函数的实现，文章介绍了如何调整神经网络的整体设计。这包括如何根据训练效果来调整神经网络的层数、每层的神经元数量以及激活函数的选择。

关键观点4: 神经网络的实战效果

文章通过两个实例来展示神经网络的实战效果。一个是线性函数的问题，另一个是非线性函数的问题。通过这两个实例，文章验证了神经网络的效能和实用性。

文章预览

根据万能近似定理、反向传播的理论铺垫，我们终于进入了实战阶段，让我们用 JS 写一个跑在浏览器的神经网络吧！ 在《实现万能近似函数: 神经网络的架构设计》这一篇文章我们讲过了对 Model Function、Loss Function 的定义，但还没有实现 Optimization 函数。在实现 Optimization 函数之前，我们需要回顾一下神经网络设计的代码，并加上一些关键参数缓存数据以提升运行时性能。 回顾神经网络对象实体的设计 首先我们定义了神经网络的类 NeuralNetwork ，分别实现了几个关键函数： constructor : 在构造函数里我们初始化神经网络对象的层级结构。 modelFunction(trainingItem: TraningItem) : 实现了模型函数。 lossFunction(trainingItem: TraningItem) : 实现了损失函数。 其中 modelFunction 是按照万能近似定理实现的多层神经网络架构，每层都有多个神经元节点，每一层的每个节点都全 ………………………………