只有一組變數，便是權重係數wi,我們所做的一切都是在尋找使誤差error最小的一組權重係數wi，各種演算法（例如梯度下降）都是用於尋優的工具，這些工具快與慢，適用於處理的資料型別都需要具體問題具體分析，但是這所有的最後都應回歸到「最適合」的一組權重係數wi中去，只有這樣，構建的神經網路才能被認為優越，因為它從樣本中學習到了它的最佳水平。
以下是利用梯度下降做的一次對於權重係數wi的迭代，目的是為了展示一次迭代的流程，通過多次的迭代之後，想必會有好的結果。
import numpy as np
defsigmoid
(x):
""" calculate sigmoid
"""return1/
(1+np.exp(
-x))
learnrate =
0.5x = np.array([1
,2])
y = np.array(
0.5)
# initial weights
w = np.array(
[0.5,-
0.5]
)# calculate one gradient descent step for each weight
# todo: calculate output of neural network
nn_output = sigmoid(np.dot(x, w)
)# todo: calculate error of neural network
error = y - nn_output
# todo: calculate change in weights
del_w = learnrate * error * nn_output *(1
- nn_output)
* xprint
('neural network output:'
)print
(nn_output)
print
('amount of error:'
)print
(error)
print
('change in weights:'
)print
(del_w)
neural network output:
0.3775406687981454
amount of error:
0.1224593312018546
change in weights:
[0.0143892
0.0287784
]
神經網路的核心元件
前言 神經網路主要圍繞以下四個方面 1 層，多個層組合成網路 或模型 2 輸入資料和相應的目標 3 損失函式，即用於學習的反饋訊號 4 優化器，決定學習過程如何進行 1.層 神經網路的基本資料結構是層。層是乙個資料處理模組，將乙個或多個輸入張量轉換為乙個或多個輸出張量。有些層是無狀態的，但大多數的層...
1 11 神經網路的權重初始化
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Tensoflow 學習筆記二 神經網路的優化
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