2016年3月12日

神经网络

摘要: 概述 以监督学习为例,假设我们有训练样本集 ,那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的假设模型 ,它具有参数 ,可以以此参数来拟合我们的数据。 为了描述神经网络,我们先从最简单的神经网络讲起,这个神经网络仅由一个“神经元”构成,以下即是这个“神经元”的图示: 这个“神经元”是一个以 及截距 为输入 阅读全文

posted @ 2016-03-12 20:01 JustForCS 阅读(216) 评论(0) 推荐(0)

自编码算法与稀疏性

摘要: 目前为止,我们已经讨论了神经网络在有监督学习中的应用。在有监督学习中,训练样本是有类别标签的。现在假设我们只有一个没有带类别标签的训练样本集合 ,其中 。自编码神经网络是一种无监督学习算法,它使用了反向传播算法,并让目标值等于输入值,比如 。下图是一个自编码神经网络的示例。 自编码神经网络尝试学习一 阅读全文

posted @ 2016-03-12 11:59 JustForCS 阅读(681) 评论(0) 推荐(0)

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