【神经网络和深度学习】笔记 - 第四章 神经网络可以实现任意函数的直观解释
文章导读： 1. 两个前提 2. 单输入单输出的情况 3. 一般情形：多输入多输出情况 4. 使用sigmoid以外的神经元 5. 修正阶跃函数 6.总结 神经网络最令人激动的一个性质，就是它可以实现任意功能的函数。而且是即使对于只有一个隐藏层的神经网络，这个结论依然成立 ...
原文：2、基于Python建立任意层数的深度神经网络
一 神经网络介绍: 神经网络算法参考人的神经元原理 轴突 树突 神经核 ，在很多神经元基础上构建神经网络模型，每个神经元可看作一个个学习单元。这些神经元采纳一定的特征作为输入，根据自身的模型得到输出。 图 神经网络构造的例子 符号说明：上标 l 表示与第l层 上标 i 表示第i个例子 下标i表示矢量第i项 图 单层神经网络示例 神经元模型是先计算一个线性函数 z Wx b ，接着再计算一个激活函数 ...
2021-08-10 17:38 0 232 推荐指数：
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