神经网络计算公式

神经网络是一种机器学习模型，通过模拟脑的神经元和连接来学习数据。 其基本的数学运算包括：
加权求和：
z = ∑(wᵢ xᵢ)
其中：
z 是加权求和结果
wᵢ 是第 i 个输入的权重
xᵢ 是第 i 个输入值
活函数：
a = f(z)
其中：
a 是活函数的输出
f 是活函数（例如 sigmoid、ReLU、tanh）
损失函数：
L = f(y, a)
其中：
L 是损失函数值
y 是实际输出
a 是网络预测输出
反向传播：
反向传播是一种用于训练神经网络的算法，涉及通过计算梯度和更新权重来最小化损失函数。
梯度计算：
∂L/∂wᵢ = ∂L/∂a ∂a/∂z ∂z/∂wᵢ
权重更新：
wᵢ = wᵢ - η ∂L/∂wᵢ
其中：
η 是学习率
正向传播：
正向传播是将输入数据通过神经网络的各个层直至得到输出的过程。 它涉及加权求和、活函数和损失函数的计算。
后向传播：
后向传播是通过反向传播计算梯度和更新权重来训练神经网络的过程。 它从损失函数开始，并反向传播误差，以更新网络中的权重。