吴恩达机器学习笔记（六）Neural NetWorks:Representation

最新推荐文章于 2025-07-29 13:34:57 发布

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文章标签：机器学习神经网络人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43818397/article/details/122372904

这篇博客探讨了神经网络的基本构成，包括单个神经元的输入与输出，权重参数，以及Sigmoid激活函数的角色。它介绍了神经网络的三层结构——输入层、隐藏层和输出层，并通过前向传播解释了信息在神经元间的传递。此外，博客用实例说明了神经网络如何实现逻辑运算，如AND、OR和XNOR，进一步阐述了其在多类别分类中的应用。

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神经网络

Neural Networks:Representation

模型表达I:Model representation I

单个神经元在这里插入图片描述树突:input wires 轴突：output wires
神经元：逻辑单元
parameter：weight权重
x0:bias unit \ bias neuron(偏置单元\偏置神经元）
Sigmoid(logistic) activation function :non-linearity非线性函数g(z)
神经网络：a group of these different neurons strung togther.
即一组神经元连接在一起的集合。
典型的三层神经网络：输入层、隐藏层、输出层。

在这里插入图片描述
$a_i^{(j)}$ ：第 j 层的第 i个激活项。(“activation" of unit i in layer j”)
Θ(j)：从第 j层( units: $s_j$ j)到第 j+1层( units: $s_{j+1}$ )的权重矩阵，
维数： $sj+1×(sj+1)s_{j+1}\times (s_j+1)$

模型表达II:Model representation II

Forward propagation：向前传播向量化实现
在这里插入图片描述

神经网络中神经元的连接方式称为神经网络架构（architecture)
架构指不同的神经元的连接方式。
$h_Θ(x)=a^{(3)}=g(z^{(3)})=g(Θ^{(2)}a^{(2)})=g(Θ^{(2)}g(z^{(2)}))=g(Θ^{(2)}g(Θ^{(1)}a^{(1)}))$