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RSS订阅原创 1 深度神经网络
如果没有激活函数，无论网络多么复杂，最后的输出都是输入的线性组合，而纯粹的线性组合并不能解决更为复杂的问题。引入激活函数之后，由于激活函数都是非线性的，这样就给神经元引入了非线性元素，使得神经网络可以逼近任何非线性函数，这样使得神经网络能够应用到更多非线性模型中。常见且简单的激活函数：激活函数最重要的特性：能求导！
2025-02-13 16:38:32
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原创 0 机器学习与深度学习
模型：（线性模型 linear model）其中是预测值，是权重（weight），是偏差（bias），和都是未知参数。其中自变量是和，而不是。Loss就是这些末知参数的函数，用来判断判断我们选择的这组参数怎么样，如。
2025-02-10 17:11:18
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空空如也
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