摘要：
假设有如上图所示的神经网络实例图 网络描述如下： 1）有2个输入，即图中的x1、x2 2）有3个神经元，即途中的b1、b2、b3 3）共2层网络。第1层的神经元是b1、b2，第2层的神经元是b3.可将中间层称为隐层。例如途中的b1、b2就属于隐层 4）有6个权重(w11到w23）。最终输出为OUT。 阅读全文
摘要：
首先，先回顾梯度下降公式：（下面利用均方差MSE损失来进行演示） 梯度下降的训练公式： 接下来，按照上面的公式进行求最大值的案例讲解 令，学习速率为0.1，初始化参数w1=0，w2=0，b=0 样本一：x1=0.1，x2=0.8 输出： OUT=w1x1 + w2x2 + b =0*0.1 + 0* 阅读全文