简单单层前馈神经网络
代码如下 import numpy as np import math class Neuron(object): def init(self): self.weights=np.array([1,2 ...
原文：前馈神经网络如何选择隐藏层的数量
隐藏层数 一般是一层，因为大部分情况下都够用了。理论上说，一个有两个隐藏层的前馈神经网络可以表示任意的非线性决策边界。所以，可以说 到 个隐藏层。 隐藏层中的节点数 .输入层节点数 输入向量维数 .输出层节点数 测试分类个数，或者预测的节点数 隐含层节点数计算: 假设输入层的节点数是Nx，输出层的节点数Ny，那么每个隐藏层中的节点数Nh一般在Nx和Ny之间，有人推荐Nh sqrt NxNy ，也有 ...
2021-01-06 16:49 0 1077 推荐指数：
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