2018-12-18 神经网络-模型表示1

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,输出是我们假设函数的结果。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。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,称他们为“激活单位”。

神经网络 神经网络

+1来自于偏置节点的，换句话说，输入节点将不包括偏置节点。