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Andrew Ng ML(5)——神经网络

Andrew Ng ML(5)——神经网络

作者: tmax | 来源:发表于2018-12-19 17:01 被阅读0次

对图形进行识别判断，图片是否为汽车，输入一张50*50pixel的图片，n=2500，平方项的feature就接近3 million，因此logistic regressing 就不再适用

神经元模型： logistic regressing中的g(z)被成为激活函数，parameter θ被称为weight，x0为偏置量（可以不画出，值为1）

linear regressing&logistic regressing中的\theta为vector,而在神经网络中\Theta为matrixS_{j+1}\times (S_{j}+1)(下一层的的神经元数\times（前一层的神经元数量+1))，

  • forward propagation向前传播

    即：
    a^{(2)}=g(\Theta^{(1)}a^{(1)})
    a^{(3)}=g(\Theta^{(2)}a^{(2)})
    ...
    （其中，\Theta^{(i)}表示从layer^{(i)}映射到layer^{(i+1)}的matrix，a^{(i)}表示layer^{(i)}的神经元）
  • 神经网络举例

通过设置不同的\Theta(权重实现&、|)

logistic ＆ logistic | logistic ! logistic NXOR
  • 神经网络 cost function

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