線性回歸 問題描述 有一個函數 ，使得。現 在不知道函數 \(f(\cdot)\)的具體形式，給定滿足函數關系的一組訓練樣本，請使用線性回歸模型擬合出函數\(y=f(x)\)。 (可嘗試一種或幾種不同的基函數，如多項式、高斯或sigmoid基函數） 數據集 題目要求 ...

7-1 明顯地，埃爾法和K成正比 7-2 7-3 7-4 7-5 7-6 7-7 從再參數化的角度來分析批量歸一化中縮放和平移的意義 在此公式中，r和b ...

6-1 三者都是典型的神經網絡模型。 卷積神經網絡是對前饋神經網絡增加卷積層和池化層。 延時神經網絡是對前饋神經網絡增加延時器。 循環神經網絡是對前饋神經網絡增加自反饋的神經元。 延時神經網絡和循 ...

4-1[求探討] 角度1： 角度2： 即：接近 0 的輸入在 sigmoid 型函數上的導數較大，梯度下降速度較快 4-2 異或問題： 異或（XOR）問題可以看做是單位正方形的四個角，響應的 ...

的結果，激活函數通常是非線性函數， 例如sigmoid之類的，這就使得這個J的曲線變得很復雜，並不是凸 ...

[鄭鵬升]博士論文中8.9頁 ...

。 加入非線性： 1*1卷積核，可以在保持feature map尺度不變的（即不損失分辨率）的前提下 ...

1. 分析為什么平方損失函數不適用於分類問題. 答: 分類問題中的標簽，是沒有連續的概念的。每個標簽之間的距離也是沒有實際意義的，所以預測值 和 標簽兩個向量之間的平方差這個值不能反應分類 ...