cs231n_neural network

    接下来我们讨论下神经网络，我们直接以两层的神经网络为栗子，首先我们有一个线性层，我们将线性层的最大值作为输出，将这个输出作为输入。这些非线性计算非常重要，如果我们只是在顶层将线性层合在一起，那么就会简化为一个线性函数。所以我们首先有线性层，然后又这个非线性计算，继而在顶层中再加入另一个线性层，然后再这里，最后我们得到一个计分函数，输入计分向量，一般来说，神经网络就是，由简单函数构成的一组函数，我们用一中层次化的方式，将它们在顶层中堆叠在一起，为了形成一个更复杂的非线性的函数，所以这就是基本的多阶段的分层计算，这可以说是我们实现他的主要手段。

上面我们说到了两层的神经网络，接下来我们看看三层的神经网络，我们可以通过堆叠得到任意深度的神经网络，我们可以在非

线性的条件下重复这一过程，W3乘以上面的max输出的值，就得到一个三层的神经网络。。

接下来我们类比一个人工的神经网络与生物学上的神经网络，我们都是信号传输的过程，首先我们收到x的一个向量，对其进行线性运算，这是我们通过一个非线性运算后，在进行线性运算，这就相当于一个信号传输的过程。

接下来放上我们常用的激活函数。。。