神经网络

最新推荐文章于 2025-10-07 20:24:27 发布
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本文探讨了神经网络中非线性假设的重要性，解释了为何必须使用非线性激活函数，以及线性函数为何无法满足深层网络的需求。文章还介绍了神经网络的基本概念，包括如何表示神经网络、前向传播的计算方法，并通过逻辑运算和多元分类问题的实例，展示了神经网络的实际应用。

  • 引入非线性假设的必要性
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    神经网路的激活函数必须使用非线性假设，若是线性，就没必要引入神经网络了，加很多层也没意思了。

  • 神经网络的背景知识
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  • 如何表示神经网络？
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  • 对假设函数更进一步理解，以及一种向量化的计算方法，前向传播
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  • 神经网络具体例子–逻辑运算
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  • —利用神经网络解决多元分类问题
    实为一对多方法的扩展，以计算机视觉为例，有多少个类别便建立多少个识别器
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图神经网络实战（1）——图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)基础
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