Python机器学习神经网络反向传播算法

从理论层面分析，多层神经网络在具备充足隐藏层以及大量训练样本的前提下，具备拟合任意方程的能力。
因此，当前神经网络技术才得以广泛流行。

接下来我们将探讨神经网络结构的设计方法。

设计神经网络结构

• 输入层
  在特征向量被送入输入层之前，需要将其标准化（normalize）至0到1的区间，此举旨在提升训练过程的效率

  • 隐藏层
    涉及网络层数的设定以及各层节点数量的确定。目前尚无明确的标准用于判断隐藏层的数量与节点数目，通常借助交叉验证 的方式加以确定

  • 输出层
    神经网络既可以应用于分类任务，也可以用于回归任务。当处理分类问题时，输出层中的单元数量应与类别总数相对应

接下来我们将探讨一种在ANN中广泛应用的算法——Backpropagation算法，以了解ANN的具体实现方式

Backpropagation算法解析

算法思想解析

•对训练集中的样本实施迭代处理过程
•将神经网络输出层所得预测结果与实际值进行比较分析
•使误差信号由输出层经隐藏层逆向传递至输入层，从而实现连接权重的优化调整

算法过程解析

1. 权重(weights)与偏置(bias)的初始化：在-1至1的区间内随机设定初始值，每个神经元节点均对应一个偏置项

2. 对每一个训练样本实施以下操作：
   2.1