Machine Learning Techniques 筆記：2-12 Neural Network
如果每一步都是線性，則整體用線性就好，沒必要分層，故一般不用線性。 如果中間用階梯狀，0/1 error，則不好優化，NPhard問題，一般不用 中間爲S型函數，常用 現在的s函數：是logistics regression用到的s函數的關係：現在的S函數=2s原來-1 s原來：logistics regression用到的s函數 每一層都把前一層的輸出當作這一層的輸出，得到下一層的輸入 S3（2
相關文章
- 1. Machine Learning（7）Neural network —— optimization techniques I
- 2. Machine learning Convolusional Neural Network
- 3. Machine Learning（7）Neural network —— Perceptrons
- 4. Machine Learning Techniques 筆記：2-13 Deep Learning
- 5. Machine Learning Techniques 筆記：2-14 Radial Basis Function Network
- 6. Learning Machine Learning, Part 2: Algorithms and Techniques
- 7. Machine Learning Techniques 筆記：2-6 Support Vector Regression
- 8. Machine Learning Techniques 筆記：2-8 Ada Boosting
- 9. Machine Learning Techniques 筆記：2-15 Matrix Factorization
- 10. Machine Learning Techniques 筆記：2-5 Kernel Logistics Regression
- 更多相關文章...
- • Docker Machine - Docker教程
- • ASP.NET Razor - 標記 - ASP.NET 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Machine Learning（7）Neural network —— optimization techniques I
- 2. Machine learning Convolusional Neural Network
- 3. Machine Learning（7）Neural network —— Perceptrons
- 4. Machine Learning Techniques 筆記：2-13 Deep Learning
- 5. Machine Learning Techniques 筆記：2-14 Radial Basis Function Network
- 6. Learning Machine Learning, Part 2: Algorithms and Techniques
- 7. Machine Learning Techniques 筆記：2-6 Support Vector Regression
- 8. Machine Learning Techniques 筆記：2-8 Ada Boosting
- 9. Machine Learning Techniques 筆記：2-15 Matrix Factorization
- 10. Machine Learning Techniques 筆記：2-5 Kernel Logistics Regression