Machine Learning：Neural Network---Representation

阿新 • • 發佈：2017-05-14

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Machine Learning：Neural Network---Representation

1。Non-Linear Classification

假設還採取簡單的線性分類手段。那麽會面臨著過擬合以及效率低下的問題(如圖所看到的)，然而neural network則能夠非常好的解決非線性分類問題。

2，Model representation

第一層稱為input layer，最後一層稱為output layer，中間其余各層稱為hidden layer。

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註意一下權重參數theta的維數問題。

3。Forward propagation

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4。神經網絡Example

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神經網絡建模的難點在於神經結構的選擇以及權重參數theta的選擇，一個好的神經網絡是須要非常精細的設計的。

5，Multi-class classification

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當將神經網絡運用於Multi-class classification問題時。其輸出h(theta)不再是一個數值而是一個向量，而且其值為1的元素相應著合適的分類。

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本內容摘自斯坦福大學Andrew Ng老師《機器學習》課件

Machine Learning：Neural Network---Representation

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