深度前饋網絡
1.深度前饋網絡
定義了一個映射 y = f(x;θ)，並且學習參數 θ 的值，使它能夠得到最佳的函數近似
2.這種模型被稱為前向（feedforward）
在模型的輸出和模型本身之間沒有反饋（feedback）連接
3.深度（depth）
模型的層數
4.隱藏層（hidden layer）
隱藏層的維數決定了模型的寬度（width）
5.線性模型
邏輯回歸和線性回歸
被局限在線性函數裏
擴展線性模型來表示 x 的非線性函數
?(x) 上，這裏 ? 是一個非線性變換
如何選擇映射 ?
使用一個通用的 ?
手動地設計 ?
深度學習的策略是去學習 ?
y = f(x;θ,w) =?(x;θ) ? w
6.學習 XOR
深度前饋網絡
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