神经网络为什么要每层更新

Ⅰ 绠杩扮炵粡缃戠粶镄勬瀯鎴愬强姣忛儴鍒嗙殑浣灭敤

绁炵粡缃戠粶镄勬瀯鎴愬强姣忛儴鍒嗙殑浣灭敤濡备笅锛

1銆佽緭鍏ュ眰锛氱炵粡缃戠粶镄勮緭鍏ュ眰璐熻矗鎺ユ敹澶栭儴杈揿叆镄勬暟鎹锛岃繖浜涙暟鎹鍙浠ユ槸锲惧儚銆佹枃链銆佸０阔崇瓑澶氱嶅舰寮忋傝緭鍏ュ眰灏呜緭鍏ユ暟鎹杞鍖栦负绁炵粡缃戠粶鍙浠ュ勭悊镄勬牸寮忥纴阃氩父鏄灏呜緭鍏ユ暟鎹杞鍖栦负钖戦噺褰㈠纺銆

2銆侀殣钘忓眰锛氶殣钘忓眰鏄绁炵粡缃戠粶镄勬牳蹇冮儴鍒嗭纴瀹冮氲繃涓绯诲垪澶嶆潅镄勮＄畻灏呜緭鍏ュ眰浼犻掕繃𨱒ョ殑鏁版嵁杩涜屽勭悊锛屽苟灏嗗勭悊缁撴灉浼犻掔粰涓嬩竴灞伞傞殣钘忓眰鍙浠ュ寘钖澶氢釜涓嶅悓镄勫眰娆★纴姣忎釜灞傛￠兘链変竴缁勭炵粡鍏冿纴瀹冧滑阃氲繃锷犳潈杩炴帴鐩镐簰杩炴帴銆

3銆侀勬祴鍒嗘瀽锛氱炵粡缃戠粶鍙浠ョ敤浜庨勬祴链𨱒ョ殑瓒嫔娍鍜岀粨鏋溿傝繖鍦ㄨ繘琛岃偂绁ㄥ竞鍦洪勬祴銆佺柧䦅呴勬祴銆佸ぉ姘旈勬姤绛変换锷℃椂闱炲父链夌敤銆傞氲繃璁缁幂炵粡缃戠粶锛屽畠鍙浠ヨ嚜锷ㄥ湴瀛︿範铡嗗彶鏁版嵁镄勬ā寮忥纴骞舵牴鎹杩欎簺妯″纺棰勬祴链𨱒ョ殑缁撴灉銆

4銆佽嚜锷ㄥ寲鍐崇瓥锛氱炵粡缃戠粶鍙浠ョ敤浜庤嚜锷ㄥ寲鍐崇瓥杩囩▼銆傝繖鍦ㄨ繘琛岃嚜锷ㄩ┚椹躲佹満鍣ㄤ汉鎺у埗銆佹父鎴忕瓥鐣ョ瓑浠诲姟镞堕潪甯告湁鐢ㄣ傞氲繃璁缁幂炵粡缃戠粶锛屽畠鍙浠ヨ嚜锷ㄥ湴瀛︿範鍒扮幆澧幂殑鐗瑰緛锛屽苟镙规嵁杩欎簺鐗瑰緛锅氩嚭链浼樼殑鍐崇瓥銆

Ⅱ 通吗神经网络三个步骤详解

神经网络的三个基本步骤包括：前向传播、反向传播和权重更新。

1. 前向传播：

   • 输入层接收输入数据。
   • 数据从输入层流向隐藏层，在隐藏层中，数据会与权重相乘并加上偏置，然后通过激活函数进行处理。
   • 激活函数的输出再作为下一层的输入，直到到达输出层。
   • 输出层给出神经网络的预测结果。

2. 反向传播：

   • 计算预测值与真实值之间的误差，常用均方误差等损失函数来衡量。
   • 根据链式法则，从输出层开始，逐层向前计算每一层的误差梯度。
   • 这个过程是为了了解每个权重对最终误差的影响，从而指导权重的调整。

3. 权重更新：

   • 使用优化算法（如梯度下降）根据反向传播计算出的梯度来更新每一层的权重。
   • 权重更新的目的是减小预测值与真实值之间的误差，使网络在下一次前向传播时能够做出更准确的预测。
   • 通过多次迭代这个过程（即训练），神经网络可以逐渐学习到从输入到输出的复杂映射关系。

这样，神经网络就能通过不断地学习和调整，逐渐提高其预测的准确性。