深度学习原理5

作者: 灵妍 | 来源:发表于2018-05-04 20:30 被阅读4次

估算房屋价值.PNG

这里我们利用一个已经训练好的神经网络来预测一个全新的房屋的价格。

简单模型.PNG

只有输入层和输出层的神经网络就像图像化方式表示的多元线性回归模型，这是最简单的神经网络。

复杂模型分析1.PNG
没有连接相当于权重为0，这里绿颜色的隐藏层代表在房价一定的情况下，面积与距市中心距离成反比。

分析2.PNG
第三个神经元抓住了购买人群或者社群的特征，比如刚刚生小孩的新婚夫妇希望住面积比较大，房屋比较多，新盖的楼房。

分析3.PNG

一般来说房屋的年龄越大，价格越低，但是当房龄达到一定的程度就是古董级别的了，价格会增高，可以用线性整流函数表示这种关系。

分析4.PNG
有些隐藏层的规律我们无法直观的去理解，不过没关系，既然存在就有它存在的意义，只是我们人脑很难去挖掘这种意义。

估算价格.PNG
最终我们的输出层会根据通过输入层总结的信息得到的隐藏层经过某种处理估算出最终的房价。

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