逻辑回归,感知机与神经网络的关系

本文深入探讨了逻辑回归作为神经网络基础的原理,解释了逻辑回归如何构成神经网络的神经元,以及其与感知机的关系。通过对比Sigmoid函数和Heaviside函数,展示了不同激活函数下神经元的行为差异。

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  1. 逻辑回归是神经网络的基础,具体体现为逻辑回归的输出为神经网络某个神经元未经激活的输出。
    可以理解为逻辑回归算法是构成神经网络的神经元的算法。
  2. 感知机可以看做是两层神经元组成,激活函数是 Heaviside函数(阶跃函数)的神经元模型。当输入信号大于阈值,神经元兴奋,输出1;否则神经元抑制,输出 0。
  3. Logistic回归可以看做是两层神经元,激活函数是Sigmoid函数的神经网络。如下图所示:
    在这里插入图片描述
  4. 神经网
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