摘要:
1. 神经网络 首先引入一些便于稍后讨论的新标记: $L$:代表神经网络层数$S_l$:代表第$l$层处理单元的个数$K$:代表多分类中类别种数 2. 前向传播(forward propagation) 以上图为例: 令$\textbf{z}^{(2)} = \Theta^{(1)}\textbf{ 阅读全文
posted @ 2017-02-11 20:00
xuanyuyt
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摘要:
1. 基本形式 给定由$d$个属性描述的示例 $\textbf{x} =(x_1;x_2;...,x_n)$,其中$x_i$是$x$在第$i$个属性上的取值,线性模型(linear model)试图学习一个通过属性的线性组合来进行预测的函数,即 $f(\textbf{x}) = \theta_0+\ 阅读全文
posted @ 2017-02-11 15:00
xuanyuyt
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