神經網路 向前傳遞 公式推導

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初始參數設定

假設訓練的單一資料為 x=\binom{x_{1}}{x_{2}} 、 y=\binom{y_{1}}{y_{2}}

輸入層與隱藏層的權重與偏差值為w、b_{h} :

隱藏層與輸出層的權重與偏差值為 b、b_{0} :

向前傳遞公式推導

向前傳遞過程，在尚未訓練之前，所有的初始權重皆為隨機設定，之後神經網路會依照匯入資料一次一次的修正。

向前傳遞，輸入層到隱藏層階段

向前傳遞，隱藏層激發階段，其中𝜎(𝑥)激發函數 :

向前傳遞，隱藏層到輸出層階段

向前傳遞，輸出層激發階段 :

Jyajyun完整的AI學習文件目錄

1. 最小單元神經網路結構 – 感知器，PERCEPTRON
2. 激發函數(ACTIVATION FUNCTION)的可視化與理解
3. 神經網路的經典架構 – 多層感知器 MLP
4. 神經網路的學習規則
5. 神經網路 向前傳遞 公式推導
6. 神經網路 計算誤差值 公式推導
7. 如何理解神經網路裡的梯度下降