上海网站设计哪家好,怎样找推广平台,36氪网站用什么程序做的,微信小程序商城定制开发本章讲述了神经网络的起源与神经元模型#xff0c;并且描述了前馈型神经网络的构造。 更多内容参考 机器学习深度学习 在传统的线性回归或者逻辑回归中#xff0c;如果特征很多#xff0c;想要手动组合很多有效的特征是不现实的#xff1b;而且处理这么大的特征数据量… 本章讲述了神经网络的起源与神经元模型并且描述了前馈型神经网络的构造。 更多内容参考 机器学习深度学习 在传统的线性回归或者逻辑回归中如果特征很多想要手动组合很多有效的特征是不现实的而且处理这么大的特征数据量计算上也很复杂。 神经网络最开始起源于生物信息中的大脑在上世纪80-90年代的时候很火后来就没什么消息了。在神经网络中充满了下面的这种神经元信号从树突中传进来经过细胞核然后沿着轴突传送出去。神经元彼此连接就形成了神经网络。 下面是一个神经元的表示增加一个x0固定为1他的参数就是bias偏置项。激活函数有很多种最常用的是sigmoid函数。 下面是一个多层的神经网络第一层是输入层第二层是隐含层最后一层是输出层。 所以最终的hθ的值是从前面每一个输入和参数确定的 基于神经元系统可以表示AND等问题 多分类问题其实就是针对神经网络最后一层有多个输出 转载于:https://www.cnblogs.com/xing901022/p/9344621.html
