CAJ | 학술논문

反向传播算法的原理：从最后一层网络的输出与实际结果的差异推导，根据每层网络与上一层网络结点之间的权重矩阵Theta_L计算每一层网络的误差值cost，然后求总误差最小的所有层级之间的Theta矩阵。实际使用的过程中，需要给定一个外部bias结点作为偏倚项，值永远为1，用来校正Theta。另外，还有正规化校正。这次我们要做的是利用神经网络当中的反向传播算法进行手写数字的图像识别。
반향전파산법적원리：종최후일층망락적수출여실제결과적차이추도，근거매층망락여상일층망락결점지간적권중구진Theta_L계산매일층망락적오차치cost，연후구총오차최소적소유층급지간적Theta구진。실제사용적과정중，수요급정일개외부bias결점작위편의항，치영원위1，용래교정Theta。령외，환유정규화교정。저차아문요주적시이용신경망락당중적반향전파산법진행수사수자적도상식별。