神经网络|神经网络原来这么简单，机器学习入门贴送给你( 三 )
那么它的权重w跟偏差b ， 在图上标示 ， 那么就有6个权重变量 ， 3个偏差变量 。
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于是 ， 便将损失函数写为多变量函数 。
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想象一下 ， 我们只要调整w1 ， 就可能导致L的变化 。 那具体是如何变化的呢？这就需要计算偏导数了 。
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利用链式求导法则进行反向求导 ， 而这一过程就叫做反向传播 。
详细计算过程就不放在这里了 ， 大家去他个人网站去看哦~（链接已附文末）
作者温馨提示 ， 看这个过程的时候不要着急 ， 拿出手中的笔和纸 ， 能够帮助你理解 。
接下来 ， 使用随机梯度下降的优化算法 ， 公式表示如下（以w1为例）：
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其中的“学习速率”控制着训练速度 ， 过大或者过小都不合适 。
如果我们将所有的变量都进行这样的优化 ， 那么损失函数将逐渐减少 ， 神经网络就能够得到改善 。
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简单来说 ， 整个训练过程是这样的：
1、数据集中选择一个样本 ， 就如Alice 。
2、利用反向传播计算所有变量的偏导数 。
3、使用随机梯度下降来训练神经网络 ， 更新变量 。
4、返回步骤1 。
神经网络的部分就介绍到这里 ， 怎么样？看完之后 ， 有什么感想？
【神经网络|神经网络原来这么简单，机器学习入门贴送给你】是不是觉得神经网络也还好了 。 还有其他概念等着你来学习呢！
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