機器學習之神經網絡模型-下（Neural Networks: Representation）
3. Model Representation I 1 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 ...
原文：機器學習入門16 - 多類別神經網絡 (Multi-Class Neural Networks)
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。 一對多 一對多提供了一種利用二元分類的方法。鑒於一個分類問題會有 N 個可行的解決方案，一對多解決方案包括 N 個單獨的二元分類器，每個可能的結果對應一個二元分類器 ...
2019-02-01 23:30 0 1175 推薦指數：
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機器學習之神經網絡模型-上（Neural Networks: Representation）
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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 ...
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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. ...
【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—Week 4 習題—Neural Networks 神經網絡
x1==0&&x2==0 【6】 Answer：C 10個類別，輸出層有10個 ...
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、Regularization、神經網絡、機器學習系統設計、SVM（Support Vector Machines 支持 ...
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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 ...
深度神經網絡多任務學習(Multi-Task Learning in Deep Neural Networks)
MTL 有很多形式：聯合學習（joint learning）、自主學習（learning to learn）和帶有輔助任務的學習（learning with auxiliary task）等。一般來說，優化多個損失函數就等同於進行多任務學習。即使只優化一個損失函數（如在典型情況下），也有可能借 ...