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人工神经网络中的训练功能和学习功能有什么区别?我找到了这个,但无法正确理解。有人请解释一下吗??
训练函数是用于训练神经网络识别特定输入并将其映射到输出的整体算法。一个常见的例子是反向传播及其许多变化和权重/偏差训练。学习函数处理个人的权重和阈值,并决定如何操纵它们。这些通常(但不总是)采用某种形式的梯度下降。示例包括模拟退火、Silva 和 Almeida 算法、使用动量和自适应学习率以及权重学习(示例包括Hebb、Kohonen等)算法。