[Lecture 4] Neural Networks（神經網絡）
課堂提問 在2層簡單神經網絡中，W1和W2有什麼含義嗎？ 答：W1依然可以看成是我們學習到的線性分類器中的各種各樣的模板，而 h h h 表示這些模板的得分，W2將這些模板得分組合起來形成新的複雜模板。 例如上面這個例子，假設我們既有頭朝左的馬，又有頭朝右的馬，那麼對於一匹頭朝左的馬，可能一個模板分高一個模板分低，然後取 m a x max max 後保留其是左側馬的分數。 注：這裏的 m a x
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