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如何在AI by Hand中进行反向传播(Backpropagation)的实验操作?

2025-08-30 1.1 K

进行反向传播实验的具体流程如下:

  1. Vorlage holen:从网站下载Backpropagation专用模板(参考https://www.byhand.ai的对应文章)
  2. 初始化网络:在模板中输入三层网络结构(如输入层2神经元、隐藏层3神经元、输出层1神经元)
  3. Daten laden:”Data”工作表中输入样本数据(如[0.1,0.2])和期望输出(如0.7)
  4. 前向传播:”Forward Pass”工作表显示每层输出,使用Sigmoid等激活函数
  5. 误差计算:系统自动通过均方误差等损失函数计算预测偏差
  6. 参数更新:”Backward Pass”工作表中的链式求导公式会更新权重(如∂L/∂w标注)
  7. Iterative Optimierung:重复3-6步,观察权重如何逐步收敛

进阶技巧包括:尝试不同学习率、批量大小;对比激活函数效果;参考2024年10月7日的专项教程理解数学推导。模板中关键公式的显式展示是该功能的突出特点。

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