​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架构，相比单隐层网络具有更强的非线性建模能力。这种网络通过多层神经元堆叠形成"输入层-隐层1-隐层2-输出层"的结构，每个神经元都会对输入进行加权求和并通过激活函数处理。

在网络训练过程中，首先进行前向传播计算预测值，然后通过代价函数评估预测误差。反向传播阶段会从输出层开始逐层计算各参数的梯度，这个过程利用了链式求导法则。双隐层的梯度计算会比单隐层复杂，需要对两个隐层的权重矩阵分别求导。

典型的权重更新采用梯度下降法，学习率控制着每次参数调整的幅度。需要注意的是，双隐层网络更容易出现梯度消失问题，因此实践中常配合ReLU激活函数、批归一化或残差连接等技术使用。

在实际教学中，这种网络结构能很好演示深层网络的运作机制，包括前向计算、损失反向传播、参数更新等核心概念。通过手动实现这个过程，可以深入理解神经网络各个组件的协同工作原理。