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吳恩達-機器學習(4)-神經網路

阿新 • • 發佈：2018-12-19

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Neural NetWorking

Non-linear Hypotheses


當特徵數量大時，在進行邏輯迴歸和線性迴歸時要包含所有的相關項，二項式的個數以n^2的量級增長，最終的結果可能過擬合，同時計算量也過大。
####Model Representation
x

0 x_0 為偏置單位，總是等於1，x是輸入， h θ ( x )
h_\theta(x) 是輸出， θ \theta 是權重即函式的引數， h θ (
x ) h_\theta(x) 和邏輯迴歸中的邏輯函式相同，在神經元中被稱為激勵函式

第一層是輸入層，第二層是隱藏層，第三層是輸出層，每條邊上有一個權重 θ \theta

a i ( j ) a_i^{(j)} 表示第j層的第i個激勵，所謂的激勵是指由一個具體神經元讀入、計算並輸出的值
θ j \theta^j 第j層到第j+1層單元的權值矩陣
θ j \theta^j 的維數是 S j + 1 × ( S j + 1 ) S_{j+1}\times(S_j+1) ， S j S_j 表示第j層的單元數

將上述的公式向量化

Examples and Intuitions

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構造實現或功能的神經網路

構造實現異或功能的神經網路

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