梯度下降法ppt

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梯度下降算法和人工神经网络 线性回归与梯度下降算法 BP人工神经网络线性回归与梯度下降算法 线性回归： 典型的房价预测问题 梯度下降算法参数的训练 BP人工神经网络 BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。 上面那个太复杂… 让我们看看 “神经元”结构 所谓神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起，这样，一个“神经元”的输出就可以是另一个“神经元”的输入。例如，下图就是一个简单的神经网络：反向传播算法（用批量梯度下降法来求解神经网络）谢谢！bB0红软基地