神經網絡和深度學習 (Neural Network & Deep Learning)
深度學習其實就是有更多隱層的神經網絡，可以學習到更復雜的特征。得益於數據量的急劇增多和計算能力的提升，神經網絡重新得到了人們的關注。 1. 符號說明 2. 激活函數 為什么神經網絡需要激活函數呢？如果沒有激活函數，可以推導出神經網絡的輸出y是關於輸入x的線性組合 ...
原文：【原創】深度神經網絡(Deep Neural Network, DNN)
線性模型通過特征間的現行組合來表達 結果 特征集合 之間的對應關系。由於線性模型的表達能力有限，在實踐中，只能通過增加 特征計算 的復雜度來優化模型。比如，在廣告CTR預估應用中，除了 標題長度 描述長度 位次 廣告id，cookie 等這樣的簡單原始特征，還有大量的組合特征 比如 位次 cookie 表示用戶對位次的偏好 。事實上，現在很多搜索引擎的廣告系統用的都是Logistic Regres ...
2015-07-16 21:06 1 5945 推薦指數：
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