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简述神经网络的训练过程?训练神经网络由以下基本步骤构成:步骤1:神经网络的初始化(Weights Initalization):初始化权值(weights)和偏差(bias)。可以理解为方程Y =wX+b中的w和b。步骤2:正向传播(前向传播, forward propagation):使用给定的输入X、权重W和偏差b,对于每一层,我们计算输入和权重的线性组合值,然后将激活函数应用于该线性组合值。在最后一层,如果是一个二分类问题使用sigmoid函数计算概率值,如果是多分类使用s_神经网络训练过程
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