其中Z是通過前向傳播獲得的Z值，delta是加權(quán)鏈接另一端的單位損失：
現(xiàn)在用我們?cè)诿恳徊将@得的偏導(dǎo)數(shù)值，和批量梯度下降權(quán)重更新所有權(quán)重 。值得強(qiáng)調(diào)的是，輸入節(jié)點(diǎn)（X0，X1和X2）的Z值分別等于1,0,0 。1是偏置單元的值，而0實(shí)際上是來自數(shù)據(jù)集的特征輸入值 。最后要注意的是，沒有特定的順序來更新權(quán)重 。你可以按照你想要的任何順序更新它們，只要你不會(huì)在同一次迭代中錯(cuò)誤地更新任何權(quán)重兩次 。
為了計(jì)算新的權(quán)重，讓我們給出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)名稱中的鏈接：
新的權(quán)重計(jì)算方法如下：
需要注意的是，模型還沒有正確訓(xùn)練，因?yàn)槲覀冎煌ㄟ^訓(xùn)練集中的一個(gè)樣本進(jìn)行反向傳播 。我們?yōu)闃颖咀隽怂形覀兡茏龅囊磺校@可以產(chǎn)生一個(gè)具有更高精度的模型，試圖接近每一步的最小損失/成本 。
如果沒有正確的方法，機(jī)器學(xué)習(xí)背后的理論真的很難掌握 。其中一個(gè)例子就是反向傳播，其效果在大多數(shù)現(xiàn)實(shí)世界的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序中都是可以預(yù)見的 。反向傳播只是將總損耗傳回神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種方式，以方便人們了解每個(gè)節(jié)點(diǎn)的損失量，并隨后通過為節(jié)點(diǎn)提供更高誤差，進(jìn)而使用損失最小化的方式來更新權(quán)重，反之亦然 。
【什么事反向傳播算法 反向傳播算法過程】
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