全连接神经网络(DNN)
全连接神经网络(DNN)是最朴素的神经网络，它的网络参数最多，计算量最大。 网络结构 DNN的结构不固定，一般神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，一个DNN结构只有一个输入层，一个输出层，输入层和输出层之间的都是隐藏层。每一层神经网络有若干神经元(下图中蓝色圆圈)，层与层之间神经元相互连接 ...
原文：逻辑回归与全连接神经网络联系的简单理解记录
关于神经网络和逻辑回归的关系，学它们俩和编程的时候有点似懂非懂。这里尝试记录现在所体会整理到的感觉。结论本身没有科学研究的价值或意义，只是在编程和设计全连接神经网络时能带来一定程度的指导。 对于最经典的二分类逻辑回归。用一组二元的输入和它们各自对应的一个非 即 的输出，能将二元输入扩展为多项式求和形式，使用梯度下降或其它优化算法学习得到一组theta。 所使用的代价函数即对应梯度如图 含正则项 ： ...
2019-10-27 10:20 0 542 推荐指数：
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之前没有学过tensorflow，所以使用tensorflow来对mnist数据进行识别，采用最简单的全连接神经网络，第一层是784,（输入层）,隐含层是256，输出层是10 ，相关注释卸载程序中。 ...