人工神经网络是一种监督学习。他使用的是反向传播算法。首先用随机值初始化权重，没过一个训练样本，会计算出网络偏差，根据网络总偏差，反向遍历各层，计算出各层内部之间的偏差。根据各层的误差来调整权重。
调整权重使用的方法有梯度下降法，和随机梯度下降法两种。Gradient Descent 简称GD。 stochastic Gradient Descent 简称SGD。两者的差异在于效率和收敛速度。
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调整权重使用的方法有梯度下降法，和随机梯度下降法两种。Gradient Descent 简称GD。 stochastic Gradient Descent 简称SGD。两者的差异在于效率和收敛速度。
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本文标题：人工神经网络的学习方式
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/mrcntdtx.html
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