2018-12-18 神经网络-模型表示1

作者: 奈何qiao | 来源:发表于2018-12-18 14:25 被阅读0次

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神经网络来表示假设函数：

神经元基本上是计算单元，其将输入（树突）作为电输入（称为“尖峰”），其被引导至输出（轴突）。在我们的模型中，我们的树突类似于输入特征 $x_{1}， x_{2}...x_{n}$ ,输出是我们假设函数的结果。 $x_{0}$ 输入节点有时被称为“偏置单元”，它始终等于1。在神经网络中，我们使用与分类中相同的逻辑函数 $\frac{1}{1+e^{-\theta ^T x} }$ 。我们有时称它为sigmoid（逻辑）激活函数。在这种情况下，我们的“theta”参数有时被称为“权重”。

神经单元

输入层/隐藏层/输出层

中间或“隐藏”层节点标记为 $a_{0}^2 ,a_{1}^2...a_{n}^2$ ,称他们为“激活单位”。

神经网络

+1来自于偏置节点的 $x_{0}, \theta ^{j}$ ，换句话说，输入节点将不包括偏置节点。

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