https://blog.csdn.net/cyhbrilliant/article/details/52694943 廣義回歸神經網絡 GRNN （General Regression Neural Network） 廣義回歸神經網絡是基於徑向基函數神經網絡的一種改進。 結構分析 ...

上一篇文章我們介紹的線性模型的求解，但有很多模型是非線性的，比如： 這里表示有兩個輸入，一個輸出。 現在我們已經不能采用y=ax+b的形式去定義一個函數了，我們只能知道輸入變量的數量，但不知道某個變量存在幾次方的分量，所以我們采用一個神經網絡去定義一個函數。 我們假設 ...

一、循環神經網絡簡介 　　循環神經網絡的主要用途是處理和預測序列數據。循環神經網絡刻畫了一個序列當前的輸出與之前信息的關系。從網絡結構上，循環神經網絡會記憶之前的信息，並利用之前的信息影響后面節點的輸出。 下圖展示了一個典型的循環神經網絡。 循環神經網絡的一個重要的概念 ...

一、深度學習與深層神經網絡 深層神經網絡是實現“多層非線性變換”的一種方法。 深層神經網絡有兩個非常重要的特性：深層和非線性。 1.1線性模型的局限性 線性模型：y =wx+b 線性模型的最大特點就是任意線性模型的組合仍然還是線性模型。 如果只通過線性變換，任意層的全連接神經網絡 ...

之前寫的線性回歸，充斥了大量的公式，對於入門來說顯得過於枯燥，所以打算重寫這一部分，而了解了線性回歸后，它又可以為我們解釋深度學習的由來。 一、機器學習簡述 機器學習可以理解為計算機根據給定的問題及數據進行學習，並可根據學習結果解決同類型的問題。可以把機器學習比作一個函數，把我們已知的數據輸入 ...

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背景：一直想要梳理一下自己對廣義線性模型的認識及思考，所有就有了這篇隨筆。 前提： 1、首先明確，介紹模型會按照模型的三要素來展開，即模型（模型的參數空間），策略（如何選擇最優模型，一般指代價函數/損失函數），算法（模型學習參數的方法，包括最優化方法等） 2、因為介紹的模型都是線性模型 ...

1、簡單介紹 線性回歸模型為，其中w1和w2為對應特征x1、x2的權重，b為偏差。 用神經網絡圖表現線性回歸模型如下，圖中未展示權重和偏差： 輸入層為x1、x2，輸入層個數為2，在神經網絡中輸入層個數即為特征數。輸出為o，輸出層個數為1.，即為線性回歸模型中的輸出。由於輸入層不參與計算 ...