全連接神經網絡(DNN)
全連接神經網絡(DNN)是最朴素的神經網絡，它的網絡參數最多，計算量最大。 網絡結構 DNN的結構不固定，一般神經網絡包括輸入層、隱藏層和輸出層，一個DNN結構只有一個輸入層，一個輸出層，輸入層和輸出層之間的都是隱藏層。每一層神經網絡有若干神經元(下圖中藍色圓圈)，層與層之間神經元相互連接 ...
原文：邏輯回歸與全連接神經網絡聯系的簡單理解記錄
關於神經網絡和邏輯回歸的關系，學它們倆和編程的時候有點似懂非懂。這里嘗試記錄現在所體會整理到的感覺。結論本身沒有科學研究的價值或意義，只是在編程和設計全連接神經網絡時能帶來一定程度的指導。 對於最經典的二分類邏輯回歸。用一組二元的輸入和它們各自對應的一個非 即 的輸出，能將二元輸入擴展為多項式求和形式，使用梯度下降或其它優化算法學習得到一組theta。 所使用的代價函數即對應梯度如圖 含正則項 ： ...
2019-10-27 10:20 0 542 推薦指數：
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