原文:第十节,利用隐藏层解决非线性问题-异或问题

多层神经网络非常好理解,就是在输入和输出中间多加一些层,每一层可以加多个神经元。下面的例子是通过加入一个隐藏层后对异或数据进行分类。 一 异或数据集 所谓的 异或数据 是来源于异或操作,可以绘制在直角坐标系中,如下图所示: 我们可以看到这张图很难通过一个直线把这两类数据风格开来,但是我们可以通过类似支持向量机中核函数一样的函数把数据映射到高维空间,然后通过线性分类的方法把数据分类。在输入层和输出层 ...

2018-04-26 14:50 0 1105 推荐指数:

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TensorFlow 用神经网络解决非线性问题

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 ...

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第十节 越权漏洞和身份绕过cookie和session

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SVM处理非线性问题

SVM处理非线性问题 一、总结 一句话总结: 【利用核函数】:到更高维度去找可以分类的超平面(无限维度的平面中必然可分)。 【软间隔和正则化】:有限制地降低分类要求,允许一部分样本(不满足的样本要尽量少)不满足。 1、在现实任务中,原始样本空间也许并不存在一个能正确划分两类样本的超 ...

Mon Jul 13 12:34:00 CST 2020 0 535
 
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