问用简单的ANN进行反向传播
EN

Stack Overflow用户

提问于 2015-07-20 15:07:36

回答 1查看 85关注 0票数 0

我看了一场讲座，并推导出反向传播的方程，但它是一个简单的例子，有3个神经元:一个输入神经元，一个隐藏神经元和一个输出神经元。这很容易推导，但是我如何对更多的神经元做同样的事情呢？我不是在说增加更多的层，我只是在已经存在的三个层上增加更多的神经元:输入层，隐藏层和输出层。

我的第一个猜测是使用我为只有3个神经元和3层的网络推导的方程，并迭代到更大网络中的每个输出神经元的所有可能路径，更新每个权重。但是，这会导致某些权重多次更新。我可以这样做吗?或者有更好的方法吗？

发布于 2015-07-21 04:04:13

如果你想学习更多关于反向传播的知识，我建议你阅读斯坦福大学http://cs231n.github.io/optimization-2/的这个链接，它将真正帮助你理解backprop和所有下面的数学知识。

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/31510556

复制

相似问题

问用简单的ANN进行反向传播EN