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第二节

神经网络搭建

前向传播算法前向传播的介绍前向传播(ForwardPropagation)算法是指神经网络向前计算的过程。前向传播算法需要神经网络的输入、神经网络的连接结构，以及每个神经元中的参数。如图所示为一个两层神经网络，假设x1和x2是成绩分类的两个指标，经过该神经网络计算后，从y输出成绩的类别。前向传播算法(1)为了确认前面的内容，现在用数学式表示a1(1),通过加权信号和偏置的和按如下方式进行计算：此外，如果使用矩阵的乘法运算，则可以将第1层的加权和表示成下面的式子：(2)隐藏层的加权和(加权信号和偏置的总和)用a表示，被激活函数转换后的信号用z表示。这里我们使用的是sigmoid函数。代码如下：Z1=sigmoid(A1)前向传播算法输出层所用的激活函数，要根据求解问题的性质决定。一般地，回归问题可以使用恒等函数，二元分类问题可以使用sigmoid函数，多元分类问题可以使用softmax函数。在实际建模解成绩及格分类预测问题时，首先随机初始化网络模型的权重和偏置参数，然后每次用训练数据计算得到一个预测值，接下来将预测值步与真实值y比较，如果相差较大，则通

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