在這篇文章中,我們一起來討論一種叫作“神經網絡”(Neural Network)的機器學習算法,這也是我碩士階段的研究方向。我們將首先討論神經網絡的表層結構,在之后再具體討論神經網絡學習算法。 神經網絡實際上是一個相對古老的算法,並且沉寂了一段時間,不過到了現在它又成為許多機器學習問題的首選技術 ...
. Model Representation I 神經網絡是在模仿大腦中的神經元或者神經網絡時發明的。因此,要解釋如何表示模型假設,我們不妨先來看單個神經元在大腦中是什么樣的。 我們的大腦中充滿了如上圖所示的這樣的神經元,神經元是大腦中的細胞。其中有兩點值得我們注意,一是神經元有像這樣的細胞主體 Nucleus ,二是神經元有一定數量的輸入神經和輸出神經。這些輸入神經叫做樹突 Dendrite ...
2014-11-11 12:29 3 4719 推薦指數:
在這篇文章中,我們一起來討論一種叫作“神經網絡”(Neural Network)的機器學習算法,這也是我碩士階段的研究方向。我們將首先討論神經網絡的表層結構,在之后再具體討論神經網絡學習算法。 神經網絡實際上是一個相對古老的算法,並且沉寂了一段時間,不過到了現在它又成為許多機器學習問題的首選技術 ...
、Regularization、神經網絡、機器學習系統設計、SVM(Support Vector Machines 支持 ...
原文鏈接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/multi-class-neural-networks/ 多類別分類,這種模型可從多種可能的情況中進行選擇。 1- 一對多 一對多提供了一種利用二元分類的方法 ...
4. Neural Networks (part one) Content: 4. Neural Networks (part one) 4.1 Non-linear Classification. 4.2 Neural Model(神經元模型) 4.3 ...
5 Neural Networks (part two) content: 5 Neural Networks (part two) 5.1 cost function 5.2 Back Propagation 5.3 神經網絡總結 接上一篇4. ...
神經網絡在機器學習中有很大的應用,甚至涉及到方方面面。本文主要是簡單介紹一下神經網絡的基本理論概念和推算。同時也會介紹一下神經網絡在數據分類方面的應用。 首先,當我們建立一個回歸和分類模型的時候,無論是用最小二乘法(OLS)還是最大似然值(MLE)都用來使得殘差達到最小。因此我們在建立模型 ...
【1】 Answer:C 【2】 Answer:D 第二層要輸出四個元素a1 a2 a3 a4。輸入x有兩個,加一個x0是三個。所以是4 * 3 【3】 An ...
假設神經網絡的訓練樣本有𝑚個,每個包含一組輸入𝑥和一組輸出信號𝑦,𝐿表示神經網絡層數,𝑆𝐼表示每層的neuron 個數(𝑆𝑙表示輸出層神經元個數),𝑆𝐿代表最后一層中處理單元的個數。 將神經網絡的分類定義為兩種情況:二類分類和多類分類,二類分類 ...