深度神經網絡結構以及Pre-Training的理解
Logistic回歸、傳統多層神經網絡 1.1 線性回歸、線性神經網絡、Logistic/Softmax回歸 線性回歸是用於數據擬合的常規手段，其任務是優化目標函數：$h(\theta )=\theta+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+....\theta_{n ...
原文：深度神經網絡結構以及Pre-Training的理解
深度神經網絡結構以及Pre Training的理解 Logistic回歸 傳統多層神經網絡 . 線性回歸 線性神經網絡 Logistic Softmax回歸 線性回歸是用於數據擬合的常規手段，其任務是優化目標函數：h x x .... nxn 線性回歸的求解法通常為兩種： 解優化多元一次方程 矩陣 的傳統方法，在數值分析里通常被稱作 最小二乘法 ，公式 XTX XTY 迭代法：有一階導數 梯度下降 ...
2015-06-19 16:37 0 2646 推薦指數：
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