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动画解析神经网络为什么可以学习_哔哩哔哩_bilibilis
1、一个神经网络是由很多神经元形成的
1.1 也可以是一层，也可以是多层
2 层和层之间的连接就跟一张网一样
2.1 每两个神经元之间有两个参数，我们称之为权重
3 在同一层神经元之间是没有链接的
3.1
4 每两个神经元之间有一些参数
4.1
5、神经网络的第一层称为输入层，主要获取输入信息
5.1
6、中间称为隐藏层，用于特征提取调整权重，让隐藏层的某种神经单元，对某种模式形成反应
6.1
7、最后一层 输出层，最终任务是输出最终结果
7.1
8 为了学习后面的模式，神经网络首先会定义一个损失函数
8.1
9 训练的过程就是将数据不断输入到模型里
9.1
10 利用梯度下降和方向传播的方法
10.1
11、不断优化模型的参数,上面反向传播,以便更好的优化背后的规律,使得损失函数的值越来越小,最终达到学习到背后规律的目的
11.1
12 最简单的神经元,只有一个输入X
12.1
13 一个参数W,经过神经元的输入之后，可以输出y
13.1
14、由一个神经元，一个输入，一个输出组成的，到底是一个什么样的模型
14.1
15 表示了一个很简单的关系y=w*x +b
15.1
16 这里w和b是需要训练学习的参数
16.1
17 举个例子，当W=0.6，b=e的时候
17.1
18 学习神经网络如何学习输入和输出数据反应的模型
18.1
19 我们的训练数据都是一些点，这些点都位于一条直线上
19.1
20 我们采用的模型非常简单
20.1
##
21、我们采用的神经元网络模型非常简单，线性关系
21.1
22 我们希望这个数据能够很好的拟合我们的网络数据
22.1
23 用π托迟来训练这个模型
23.1
24 损失函数是MSE，均方误差，均方误差是一种非常常见的损失函数
24.1
25 用来衡量真实值和误差值之间的差异,我们使用了linear输入，linear模型，他只有一个模型，他只有一个输入，和一个输出,在这里输出的个数代表神经元的个数
26、我们使用了Linear模型，他只有一个输入，我们使用了Adma优化器来进行了优化
27、下面代码是输入数据，梯度下降，T度下降，优化网络参数的代码
28、刚开始的时候，只是呈线性关系，随着训练进行，数据逐渐找到规律，不断拟合数据，损失函数的值不断减小
29、直到完全拟合数据的线性关系，这表明我们神经网络已经学习到了输入和输出之间的关系
29.1
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30.1
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31.1
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49.1文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-657488.html
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50.1文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-657488.html
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