【开源】09. 神经网络学习算法 - 深度学习理论实践演示

[视频作者] 跨象乘云

[视频时长] 8:53

[视频类型] 科学科普

神经网络存在合适的权重和偏置，调整权重和偏置以便拟合训练数据的过程称为 学习，在课程刚开始的感知机模型中，我们通过手工指定权重与偏置来模拟神经网络的构建与预测。实际上，深度学习神经网络的核心特点之一，便在于能通过梯度下降算法，自动调节各层的权重与偏置，最终得到一个用于预测的模型。 在本实验中，我们将结合之前实现过的各个概念，建立一个完整的神经网络 —— 它能通过输入数据获得预测输出；通过损失函数，计算预测输出与真实结果之间的误差；通过梯度下降算法模型，调节神经网络的权重与偏置参数，并再次执行预测输出，与