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RSS订阅原创 2021-07-07
记录学习神经网络深层神经网络有两个非常重要的特性——多层和非线性线性模型的局限性，就是任意线性模型的组合仍然是线性模型。所以引出激活函数，经过激活函数变换完的输出就不再是线性的了。非线性激活函数如果将每一个神经元的输出通过一个非线性函数，那么整个神经网络的模型也就不再是线性的了。这个非线性函数就是激活函数。那么整个神经网络的模型也就不再是线性的了。多层网络感知机可以简单地理解为单层的神经网络，感知机会先将输入进行加权和，然后再通过激活函数最后得到输出 。这个结构就是一个没有隐藏层的神经网络 。
2021-07-07 14:38:48
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原创 2021-07-05
记录学习神经网络1、神经网络(Neural Network)本质是一个非线性分类器（可以是二分类或多分类），适用于样本特征维度很高，并且非线性可分时。2、神经网络最终输出是一个复杂的非线性预测函数，可视化为高维空间中的一个复杂的非线性边界3、神经网络的训练过程就是根据输入样本(xi,yi)拟合出权重参数，模型训练的最终结果是得到权重参数weight特征提取特征提取就是想办法对特征进行提取，而特征就是一个物体所特有的关键的点，比如A说：这个人有一双明亮的大眼睛，有一头乌黑的头发，喜欢出入酒吧，一般.
2021-07-05 15:06:24
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空空如也
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