一点关于深度神经网络和非线性之间的关系的问答。 原文地址：https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/78866718 定义： 对“乘”、“加”运算 闭合。 作用： 非线性很难形式化，但却是深度学习的 核心竞争力 ...

1. 这篇博客使用深度学习框架搭建了一个预测三次函数的模型 2. 正则化很重要，一定要normalize，否则神经网络就是垃圾 ...

一、基础理解 数据：线性数据、非线性数据； 线性数据：线性相关、非线性相关；（非线性相关的数据不一定是非线性数据） 　1）SVM 解决非线性数据分类的方法 方法一： 多项式思维：扩充原本的数据，制造新的多项式特征；（对每一个样本添加多项式特征） 步骤 ...

equations》 《物理信息神经网络：求解非线性偏微分方程正反问题的深度学习框架》 作者： M. ...

当目标函数含有非线性函数或者含有非线性约束的时候该规划问题变为非线性规划问题，非线性规划问题的最优解不一定在定义域的边界，可能在定义域内部，这点与线性规划不同； 例如： 编写目标函数，定义放在一个m文件中；编写非线性约束条件函数矩阵，放在另一个m文件中 ...

系列文章目录： 感知机 线性回归 非线性问题 多项式回归 岭回归 算法介绍 前面两篇分别介绍了分类与回归问题中各自最简单的算法，有一点相同的是它们都是线性的，而实际工作中遇到的基本都是非线性问题，而能够处理非线性问题是机器学习有实用价值的基础； 首先，非线性问题 ...

粒子群算法解决非线性问题 引入 上次我们介绍了粒子群算法的各种改进，以及matlab软件自带的更强大的粒子群算法，解决的问题都是连续的，无约束的；那么我们能解决有约束的，非线性问题吗？ 当然可以，不过在此之前，我们需要搞清实现的思路。 解决非线性问题的两种思路 直接在更新 ...

本节涉及点： 激活函数 sigmoid 产生随机训练数据 使用随机训练数据训练 加入偏移量b加快训练过程 进阶：批量生产随机训练数据 在前面的三好学生问题中，学校改变了评三好的标准 —— 总分>= 95，即可当三好。计算总分公式不变 —— 总分 = 德 ...