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3.
最终输出预测结果
。
但如果这个决策结果和实际情况不符呢?国王如何优化顾问们的判断呢?这就需要反向传播。
(2)反向传播(backpropagation)
国王发现大祭司的决策和真实情况不符,比如他选了一位很强但不忠诚的战士。于是,他计算误差,并将这个信息反馈给顾问们,让他们调整评分标准。
数学上:
1.
计算损失(loss),衡量预测值和真实值的误差:
2.
计算梯度,调整每一层的权重:
其中,
是学习率。
这就是梯度下降(gradient
descent),通过不断调整权重和偏置,使得最终预测更接近真实值。
最终,国王的顾问系统变得越来越精准,每一轮决策都会比上一轮更好。
4.
mlp
的现实应用
多层感知机在很多领域都有应用,特别适用于需要学习非线性关系的问题:
(1)图像识别
?
输入层:像素数据(rgb
值)。
?
隐藏层:识别边缘、颜色、形状等特征。
?
输出层:判断这是一只猫还是一只狗。
(2)自然语言处理
?
输入层:单词或句子。
?
隐藏层:学习语法结构、词义关联。
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