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當自動駕駛遇見AI系列 第 17 篇

Day17-當自動駕駛遇見AI-反向傳播演算法(Backpropagation)

2019鐵人賽 self-driving udacity backpropagation
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前言

反向傳播是「誤差反向傳播」的簡稱，是一種與最優化方法結合使用的，用來訓練人工神經網絡的常見方法。該方法對網絡中所有權重計算損失函數的梯度。這個梯度會反饋給最優化方法，用來更新權值以最小化損失函數。 反向傳播要求有對每個輸入值想得到的已知輸出，來計算損失函數梯度[1]。

說明

反向傳播執行流程如下：

  1. 進行前饋操作。
  2. 將模型的輸出與所需的輸出進行比較。
  3. 計算錯誤。
  4. 向後運行前饋操作（反向傳播）以將錯誤分散到每個權重。
  5. 使用它來更新權重，並獲得更好的模型。
  6. 繼續這個，直到我們有一個好的模型。

參考

1.反向傳播演算法,維基百科


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