函数进行矢量化实现
前向传播
神经网络所做的就像逻辑回归，但是它不是使用 x1，x2，x3作为输入特征，而是用a1 a2 a3作为新的输入特征。
神经网络
例题
神经网络
有三个隐藏单元，它们根据输入层计算一个复杂的函数，然后第三层可以将第二层训练出的特征项作为输入， 并在第三层计算一些更复杂的函数，这样到达输出层之前，即第四层，就可以利用第三层训练出的更复杂的特征项作为输入，以此得到非常有趣的非线性假设。
网络架构
函数进行矢量化实现
前向传播
神经网络所做的就像逻辑回归，但是它不是使用 x1，x2，x3作为输入特征，而是用a1 a2 a3作为新的输入特征。
神经网络
例题
神经网络
有三个隐藏单元，它们根据输入层计算一个复杂的函数，然后第三层可以将第二层训练出的特征项作为输入， 并在第三层计算一些更复杂的函数，这样到达输出层之前，即第四层，就可以利用第三层训练出的更复杂的特征项作为输入，以此得到非常有趣的非线性假设。
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本文标题：2018-12-18 神经网络-模型表示II
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/saclkqtx.html
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