原文:ML(5)——神經網絡1(神經元模型與激活函數)

上一章介紹了使用邏輯回歸處理分類問題。盡管邏輯回歸是個非常好用的模型,但是在處理非線性問題時仍然顯得力不從心,下圖就是一個例子: 線性模型已經無法很好地擬合上面的樣本,所以選擇了更復雜的模型,得到了復雜的分類曲線: 然而這個模型存在兩個問題:過擬合和模型復雜度。過擬合問題可參考 ML 附錄 過擬合與欠擬合 ,這里重點講模型復雜度。 還是非線性分類,現在將輸入擴充為 個,為了擬合數據,我們構造了更 ...

2018-07-03 18:39 0 4833 推薦指數:

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《機器學習(周志華)》筆記--神經網絡(1)--神經元模型神經網絡定義、生物神經網絡神經元結構、M-P神經元模型

一、神經元模型 1、神經網絡定義   神經網絡神經網絡是由適應性的簡單單元組成的廣泛並行互連的網絡,他的組織能夠模擬生物神經系統對真實世界物體所作出的交互反應。   神經網絡是目前廣泛使用的一種機器學習方法,機器學習中提到的神經網絡指的是“神經網絡學習”,或者說,是機器學習與神經網絡這兩個 ...

Sat Feb 08 22:39:00 CST 2020 0 939
生物神經元與人工神經元模型

,即生物神經網絡。 生物神經網絡中各神經元之間連接的強弱,按照外部的激勵信號作適應變化,而每個神經元又隨 ...

Thu Sep 17 00:42:00 CST 2020 0 939
神經網絡中的激活函數

作者|Renu Khandelwal 編譯|VK 來源|Medium 什么是神經網絡激活函數? 激活函數有助於決定我們是否需要激活神經元。如果我們需要發射一個神經元那么信號的強度是多少。 激活函數神經元通過神經網絡處理和傳遞信息的機制 為什么在神經網絡中需要一個激活函數 ...

Sat Jul 04 01:17:00 CST 2020 0 2076
神經元與常用的激活函數

神經網絡與深度學習-邱錫鵬》讀書筆記 神經元 神經元是構成神經網絡的基本單元,神經元的結構如下圖所示: 假設一個神經元接收D個輸入$x_1,x_2,...x_D$,令向量$x=[x_1;x_2;...;x_D]$來表示這組輸入,並用凈輸入$z$表示一個 ...

Wed Sep 30 01:57:00 CST 2020 0 979
神經網絡激活函數及梯度消失

ICML 2016 的文章[Noisy Activation Functions]中給出了激活函數的定義:激活函數是映射 h:R→R,且幾乎處處可導。 神經網絡激活函數的主要作用是提供網絡的非線性建模能力,如不特別說明,激活函數一般而言是非線性函數。假設一個示例神經網絡中僅包含線性 ...

Tue Feb 06 06:11:00 CST 2018 0 1036
神經網絡中的激活函數的作用和選擇

如果不用激勵函數(其實相當於激勵函數是f(x) = x),在這種情況下你每一層輸出都是上層輸入的線性函數,很容易驗證,無論你神經網絡有多少層,輸出都是輸入的線性組合,與沒有隱藏層效果相當,這種情況就是最原始的感知機(Perceptron)了。 正因為上面的原因,我們決定引入非線性函數作為激勵函數 ...

Tue Jul 03 23:11:00 CST 2018 0 12083
 
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