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基本架构 由输入层、隐藏层、输出层等构建前馈/反馈传播
工作原理 先加权求和#xff1a;每个神经元的输出是输入加权和的激活再送入激活函数#xff1a;激活函数的存在使得其能够拟合各类非线性任务 联想#xff1a;像adaboosting的加权求…
QANN
基本架构 由输入层、隐藏层、输出层等构建前馈/反馈传播
工作原理 先加权求和每个神经元的输出是输入加权和的激活再送入激活函数激活函数的存在使得其能够拟合各类非线性任务 联想像adaboosting的加权求和
Q要调哪些参数
见思维导图
Q基本架构是怎么确定的
输入层根据输入的参数有几个维度确定的隐藏层想加几层加几层根据效果去调每个隐藏层的神经元个数根据效果去调隐藏层之间的激活函数根据效果去调
Q更新权重
在ANN中更新权重主要用到的是前向传播算法和反向传播算法
