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从0开始学习深度学习，手写纯JS的深度学习玩耍Chrome恐龙游戏（三）

前端

从0开始学习深度学习，手写纯JS的深度学习玩耍Chrome恐龙游戏（三）

引言

在前面的文章中，我们已经介绍了神经网络的基础知识和一些核心的算法。在本篇文章中，我们将从0开始实现一个低配版的神经网络，并使用这个神经网络来玩耍Chrome恐龙游戏。通过这个项目，你将能够深入了解神经网络的原理和实现，并能够在实际项目中应用这些知识。

神经网络的实现

1. 神经元

神经网络的基本单元是神经元。一个神经元可以接收多个输入，并根据这些输入计算出一个输出。神经元的数学模型如下：

y = f(w_1x_1 + w_2x_2 + \cdots + w_nx_n + b)

其中，x_1, x_2, \cdots, x_n是神经元的输入，w_1, w_2, \cdots, w_n是神经元的权重，b是神经元的偏置，f是神经元的激活函数。

2. 层

神经网络是由多个神经元组成的。这些神经元可以排列成不同的层。神经网络中最常见的是全连接层。在一个全连接层中，每个神经元都与上一层的所有神经元相连。

3. 网络

神经网络是由多个层组成的。这些层可以排列成不同的结构。神经网络中最常见的是前馈神经网络。在一个前馈神经网络中，信息从输入层流向输出层，不会有信息回流。

神经网络的训练

神经网络的训练过程就是调整神经元的权重和偏置，使神经网络能够以最小的误差输出期望的输出。神经网络的训练过程可以使用多种算法，最常见的是梯度下降算法。

1. 梯度下降算法

梯度下降算法是一种迭代算法。在每一步迭代中，梯度下降算法都会根据神经网络的当前误差来调整神经元的权重和偏置。梯度下降算法的数学模型如下：

w_{new} = w_{old} - \alpha \frac{\partial E}{\partial w}

其中，w_{new}是神经元的权重或偏置的新值，w_{old}是神经元的权重或偏置的旧值，\alpha是学习率，\frac{\partial E}{\partial w}是神经网络的误差函数对神经元的权重或偏置的偏导数。

2. 反向传播算法

反向传播算法是一种计算神经网络误差函数对神经元的权重和偏置的偏导数的算法。反向传播算法的数学模型如下：

\frac{\partial E}{\partial w_i} = \sum_{j=1}^{m}\frac{\partial E}{\partial y_j}\frac{\partial y_j}{\partial w_i}

其中，E是神经网络的误差函数，y_j是神经元的输出，w_i是神经元的权重或偏置，m是神经网络的输出层的神经元个数。

神经网络的应用

神经网络可以应用于各种各样的领域，包括图像识别、语音识别、机器翻译、自然语言处理、机器人、自动驾驶等。在本文中，我们将使用神经网络来玩耍Chrome恐龙游戏。

结论

在本篇文章中，我们介绍了神经网络的基本知识、实现、训练和应用。通过这个项目，你将能够深入了解神经网络的原理和实现，并能够在实际项目中应用这些知识。