第四周(神经网络表示)-【机器学习-Coursera Machine Learning-吴恩达】
2018-03-07 13:41
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模型表示
例子
输入层 + 隐藏层 + 输出层:
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激活单元:
![](http://img.blog.csdn.net/20180307132910449)
计算中间结点:
![](http://img.blog.csdn.net/20180307132952940)
从第 j 层到 j+1 层的映射矩阵(权重矩阵):
![](http://img.blog.csdn.net/20180307133038638)
权重矩阵的维度为 ( j+1层单元个数 ) * ( j层单元个数 + 1 )
2) 模型表示向量化
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![](http://img.blog.csdn.net/20180307133441279)
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得出theta
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从而获得假设函数
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2)实例XNOR同或
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3)多类别分类
假设分4类,y不再仅仅为0或者1,而是
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错题: http://www.1point3acres.com/bbs/thread-289056-1-1.html
模型表示
例子
1 模型表示
1)模型原理输入层 + 隐藏层 + 输出层:
激活单元:
计算中间结点:
从第 j 层到 j+1 层的映射矩阵(权重矩阵):
权重矩阵的维度为 ( j+1层单元个数 ) * ( j层单元个数 + 1 )
2) 模型表示向量化
2 例子
1)实例 AND得出theta
从而获得假设函数
2)实例XNOR同或
3)多类别分类
假设分4类,y不再仅仅为0或者1,而是
错题: http://www.1point3acres.com/bbs/thread-289056-1-1.html
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