大语言模型从零开始（三）：一文详解神经网络和梯度下降
前向传播和反向传播是人工神经网络的两个重要过程。前向传播是从输入层开始，经过网络中各层的计算，最终通过输出层产生输出的过程。反向传播是从输出层开始，计算损失函数对参数的梯度，从而实现参数更新的过程。梯度下降是训练人工神经网络的方法，通过优化参数来最小化损失函数。梯度表示参数变化对损失函数的影响。学习率是一个关键参数，控制每次更新参数的幅度。正确设置学习率对模型训练至关重要，过小的学习率会导致训练速度慢，而过大的学习率可能导致训练不稳定或发散。
人工神经网络的训练过程涉及梯度下降算法，它通过反向传播计算损失函数对参数的梯度，从而更新参数以最小化损失。梯度下降并不保证收敛到全局最优点，也可能在局部极小值点或鞍点处停止。为解决这一问题，存在梯度下降的变种算法，如随机梯度下降、小批量梯度下降和动量方法等，这些算法在训练过程中动态调整学习率或采用不同的梯度更新策略，以提高训练效率和稳定性。
神经网络的构成从神经元到层再到网络，形成了层次化处理的架构。前向传播过程是模型推理的基础，反向传播则是训练过程的先决条件。梯度下降算法通过反向传播计算损失函数对参数的梯度，实现参数更新以最小化损失。这些内容是人工智能中的核心部分，本文已详细介绍了神经网络的基本构成、前向传播、反向传播以及梯度下降算法。接下来，我们将进一步探讨反向传播的具体实现和优化策略，以更深入地理解神经网络的训练过程。如果你觉得本文对你有所帮助，希望点赞、收藏、分享。如果你有任何疑问或发现文章中的错误，请随时留言讨论。未经作者许可，严禁转载。
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隐藏层的神经元数量和层数决定了模型的复杂度和表达能力。人工神经网络可以实现人工智能，其数学理论中的通用近似定理表明，人工神经网络可以逼近任意复杂函数。前向传播和反向传播是人工神经网络的两个重要过程。前向传播是从输入层开始，经过网络中各层的计算，最终通过输出层产生输出的过程。反向传播是从输...
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