当前位置: 首页 > news >正文

网站站点的建立windows优化大师免费版

网站站点的建立,windows优化大师免费版,光明乳业网站是谁做的,西昌城乡建设网站笔者注 神经网络的前向传播(Forward Propagation)是指输入数据从输入层经过各隐藏层传递到输出层,逐层计算激活值的过程。这一过程不涉及参数更新,主要用于生成预测结果或为反向传播提供中间值。如果觉得理解起来过于抽象&#x…

笔者注

神经网络的前向传播(Forward Propagation)是指输入数据从输入层经过各隐藏层传递到输出层,逐层计算激活值的过程。这一过程不涉及参数更新,主要用于生成预测结果或为反向传播提供中间值。如果觉得理解起来过于抽象,就把这个过程作为为了得到结果所需要做的必要过程好了。

1. 神经网络结构基础

之前笔记介绍过

 神经网络由多层神经元组成,一般有3层结构:

- 输入层:接收原始数据。

- 隐藏层:1个或多个中间层,通过非线性变换提取特征。

- 输出层:生成最终预测结果。

- 神经元连接:每层神经元通过带权重的边与下一层神经元相连,权重决定输入信号的重要性。

2. 前向传播核心步骤

 假设神经网络有L层,第l层的输入为a^{(l-1)},输出为a^{(l)}。每一层的计算分为两步:

步骤1:线性变换(Linear Transformation)

 - 公式:z^{(l)} = W^{(l)} \cdot a^{(l-1)} + b^{(l)}

- W^{(l)}:第l层的权重矩阵(维度为 n^{(l)} \times n^{(l-1)})。

- b^{(l)}:第l层的偏置向量(维度为 n^{(l)} \times 1)。

- a^{(l-1)}:第l-1层的激活值(输入)。

- z^{(l)}:第l层的线性组合结果(未激活值)。

步骤2:非线性激活(Non-linear Activation)

 - 公式:a^{(l)} = \sigma(z^{(l)})

- \sigma(\cdot):激活函数(如ReLU、sigmoid、tanh等)。

- 作用:引入非线性,使神经网络能学习复杂模式。

3. 逐层计算示例

 以一个简单的3层网络(输入层→隐藏层→输出层)为例:

1. 输入层到隐藏层:

- 输入数据 a^{(0)} = X(假设X为样本矩阵,维度为n^{(0)} \times m,m为样本数)。

- 计算 z^{(1)} = W^{(1)} \cdot a^{(0)} + b^{(1)}

- 激活:a^{(1)} = \sigma(z^{(1)})

2. 隐藏层到输出层:

- 计算 z^{(2)} = W^{(2)} \cdot a^{(1)} + b^{(2)}

- 输出层激活(根据任务选择函数):

- 回归任务:线性激活a^{(2)} = z^{(2)}

- 分类任务:Softmax激活(输出概率分布)。

4. 激活函数的选择

 - 常见激活函数:

- Sigmoid:输出范围(0,1),适合二分类。

- ReLU:计算高效,缓解梯度消失(\sigma(z) = \max(0, z))。

- Softmax:输出层多分类常用,将值归一化为概率分布。

- 选择依据:根据任务类型(分类/回归)和网络深度(避免梯度问题)。

5. 矩阵运算的高效性

 - 向量化计算:通过矩阵乘法同时处理多个样本,避免循环。

- 示例:若有m个样本,每个样本的输入为 x_i,则 a^{(0)} = [x_1, x_2, ..., x_m],矩阵运算可批量计算所有样本的激活值。

6. 前向传播的作用

 - 预测阶段:输入新数据,逐层计算输出,得到预测结果。

- 训练阶段:为反向传播提供中间值(如各层的z和a),用于计算梯度并更新参数。

7.简单的算法示例代码

import numpy as np# 定义激活函数
def sigmoid(z):return 1 / (1 + np.exp(-z))# 前向传播函数
def forward_propagation(X, W1, b1, W2, b2):# 输入层到隐藏层的线性变换z1 = np.dot(W1, X) + b1# 隐藏层的激活函数a1 = sigmoid(z1)# 隐藏层到输出层的线性变换z2 = np.dot(W2, a1) + b2# 输出层的激活函数a2 = sigmoid(z2)return a2# 示例数据
# 输入特征,假设有3个样本,每个样本有2个特征
X = np.array([[0.1, 0.2], [0.3, 0.4], [0.5, 0.6]]).T
# 隐藏层神经元数量
n_hidden = 3
# 输入层神经元数量
n_input = X.shape[0]
# 输出层神经元数量
n_output = 1# 初始化权重和偏置
# 输入层到隐藏层的权重
W1 = np.random.randn(n_hidden, n_input)
# 隐藏层的偏置
b1 = np.zeros((n_hidden, 1))
# 隐藏层到输出层的权重
W2 = np.random.randn(n_output, n_hidden)
# 输出层的偏置
b2 = np.zeros((n_output, 1))# 执行前向传播
output = forward_propagation(X, W1, b1, W2, b2)
print("前向传播的输出结果:")
print(output)

8. 总结

 前向传播的核心是将输入数据通过层层线性变换和非线性激活,最终映射到输出空间。其数学本质是复合函数的嵌套计算,而矩阵运算的优化使得这一过程在大规模数据上高效运行。理解前向传播是掌握反向传播、梯度下降等神经网络核心算法的基础。

http://www.cadmedia.cn/news/7657.html

相关文章:

  • 什么人最需要建设网站响应式网站模板的特点
  • 公司邮箱怎么注册申请关键词优化公司哪家好
  • 怎么登录企业网站百度推广助手app
  • 网站建设营销型珠海网站设计
  • 中国房地产网站佛山网络推广公司
  • 个人信息怎么在百度推广亚马逊关键词优化软件
  • 网站建设手机网站最新seo教程
  • 苏州建设银行招聘网站韩国搜索引擎排名
  • dw做的网站如何让别人看看网络营销sem培训
  • 51个人网站怎么打开seo优化实训总结
  • 网站制作深百度怎么推广广告
  • 网站建设任务平台合肥seo建站
  • 动态建设网站毕业论文网址域名
  • 佛山新网站建设方案互联网产品推广是做什么的
  • 南通市建设局网站网络推广主要工作内容
  • 做哪个网站招出国打工的多网络推广渠道公司
  • 建设银行e路护航官方网站登陆优化内容
  • 建设网站好学吗上海优化价格
  • 网站建设的目标与期望快速刷排名的软件最好
  • 专业做蛋糕视频网站长尾关键词爱站
  • 包头建设安全协会网站英雄联盟世界排名
  • 汕尾市企业网站seo点击软件互联网推广营销方案
  • 贾汪城乡建设局网站数据分析培训课程
  • 网站建设教程资源金华百度推广公司
  • 三水建设局招标网站有没有自动排名的软件
  • 医疗器械有哪些产品上海网站排名seo公司哪家好
  • 做兼职的网站贴吧技术优化seo
  • 淄博政府网站建设公司百度小说搜索风云榜排行榜
  • 照片编辑软件行者seo无敌
  • 幼儿园网站建设方案结语专业网络推广软件