摘要：前一章神经网络是有监督学习的，自编码神经网络是无监督学习的，使用反向传播算法，让目标值=输入值。 1）隐藏层单元数少 迫使神经网络进行数据压缩，找到有趣的结构，与PCA相似 做法和普通神经网络一样，只是y=x 2）隐藏层单元数多 给隐藏层加入稀疏性限制 - 对sigmoid函数来说，输出接近1为激活 阅读全文

摘要：激活函数： 1）sigmoid函数 - 值域(0,1) 2）tanh函数 - 值域(-1,1) 两个函数都扩展至向量表示： - 网络层数 - 第l层的节点数（不包括偏置单元） - 第l层第j单元 与 第l+1层第i单元之间的连接参数，大小为 - 第l+1层第i单元的偏置项 - 第l层的激活值 - 第 阅读全文

摘要：Game tree ：博弈树有双人/多人博弈树，如下two-ply game tree我们从leaf向上看，leaf深度为0，依次往上加，每层代表不同方状态。比如上图0层我有9种可能的状态，对应于我不同的得分，我的目标就是MAX，即操作使得我能得分最大，而1层是对手可能的状态，他的目标是MIN，即让... 阅读全文