【神經網絡和深度學習】筆記 - 第四章 神經網絡可以實現任意函數的直觀解釋
文章導讀： 1. 兩個前提 2. 單輸入單輸出的情況 3. 一般情形：多輸入多輸出情況 4. 使用sigmoid以外的神經元 5. 修正階躍函數 6.總結 神經網絡最令人激動的一個性質，就是它可以實現任意功能的函數。而且是即使對於只有一個隱藏層的神經網絡，這個結論依然成立 ...
原文：2、基於Python建立任意層數的深度神經網絡
一 神經網絡介紹: 神經網絡算法參考人的神經元原理 軸突 樹突 神經核 ，在很多神經元基礎上構建神經網絡模型，每個神經元可看作一個個學習單元。這些神經元采納一定的特征作為輸入，根據自身的模型得到輸出。 圖 神經網絡構造的例子 符號說明：上標 l 表示與第l層 上標 i 表示第i個例子 下標i表示矢量第i項 圖 單層神經網絡示例 神經元模型是先計算一個線性函數 z Wx b ，接着再計算一個激活函數 ...
2021-08-10 17:38 0 232 推薦指數：
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