在这篇文章中,我们一起来讨论一种叫作“神经网络”(Neural Network)的机器学习算法,这也是我硕士阶段的研究方向。我们将首先讨论神经网络的表层结构,在之后再具体讨论神经网络学习算法。 神经网络实际上是一个相对古老的算法,并且沉寂了一段时间,不过到了现在它又成为许多机器学习问题的首选技术 ...
. Model Representation I 神经网络是在模仿大脑中的神经元或者神经网络时发明的。因此,要解释如何表示模型假设,我们不妨先来看单个神经元在大脑中是什么样的。 我们的大脑中充满了如上图所示的这样的神经元,神经元是大脑中的细胞。其中有两点值得我们注意,一是神经元有像这样的细胞主体 Nucleus ,二是神经元有一定数量的输入神经和输出神经。这些输入神经叫做树突 Dendrite ...
2014-11-11 12:29 3 4719 推荐指数:
在这篇文章中,我们一起来讨论一种叫作“神经网络”(Neural Network)的机器学习算法,这也是我硕士阶段的研究方向。我们将首先讨论神经网络的表层结构,在之后再具体讨论神经网络学习算法。 神经网络实际上是一个相对古老的算法,并且沉寂了一段时间,不过到了现在它又成为许多机器学习问题的首选技术 ...
、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM(Support Vector Machines 支持 ...
原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/multi-class-neural-networks/ 多类别分类,这种模型可从多种可能的情况中进行选择。 1- 一对多 一对多提供了一种利用二元分类的方法 ...
4. Neural Networks (part one) Content: 4. Neural Networks (part one) 4.1 Non-linear Classification. 4.2 Neural Model(神经元模型) 4.3 ...
5 Neural Networks (part two) content: 5 Neural Networks (part two) 5.1 cost function 5.2 Back Propagation 5.3 神经网络总结 接上一篇4. ...
神经网络在机器学习中有很大的应用,甚至涉及到方方面面。本文主要是简单介绍一下神经网络的基本理论概念和推算。同时也会介绍一下神经网络在数据分类方面的应用。 首先,当我们建立一个回归和分类模型的时候,无论是用最小二乘法(OLS)还是最大似然值(MLE)都用来使得残差达到最小。因此我们在建立模型 ...
【1】 Answer:C 【2】 Answer:D 第二层要输出四个元素a1 a2 a3 a4。输入x有两个,加一个x0是三个。所以是4 * 3 【3】 An ...
假设神经网络的训练样本有𝑚个,每个包含一组输入𝑥和一组输出信号𝑦,𝐿表示神经网络层数,𝑆𝐼表示每层的neuron 个数(𝑆𝑙表示输出层神经元个数),𝑆𝐿代表最后一层中处理单元的个数。 将神经网络的分类定义为两种情况:二类分类和多类分类,二类分类 ...