双隐层反向传播神经网络例程

资 源 简 介

双隐层反向传播神经网络例程

详 情 说 明

双隐层反向传播神经网络是一种经典的深度学习模型结构，比单隐层网络具有更强的非线性表达能力。这类网络通过误差反向传播算法（Backpropagation）进行训练，能够自动学习数据中的复杂特征。

该神经网络通常包含五层结构：输入层、第一隐层、第二隐层、输出层以及连接各层的权重矩阵。输入层接收原始数据，两个隐层负责逐步提取和转换特征，输出层产生最终预测结果。每层神经元都采用激活函数（如Sigmoid、ReLU等）引入非线性特性。

反向传播算法的工作流程可分为两个阶段： 前向传播阶段：输入数据逐层计算，直到产生输出结果。 误差反向阶段：从输出层开始，计算预测误差并反向传播，同时根据链式法则更新各层权重。

双隐层网络特别需要注意梯度消失问题。由于误差信号需要经过多个隐层反向传播，深层神经元的权重更新可能变得非常微小。解决方案包括使用ReLU等改进的激活函数，或采用批归一化等技术。

在教学示例中，通常会展示如何： 初始化网络权重 实现前向传播计算 计算损失函数 执行反向传播更新 监控训练过程

理解双隐层BP网络是掌握更复杂深度学习模型的重要基础，后续可以延伸到卷积神经网络、循环神经网络等结构的原理学习。