《neural network and deep learning》學習筆記二－sigmoid neurons
神經網絡是如何訓練的 首先考慮對於一個網絡，我們希望學習權重和偏置，從而得到正確的分類效果。爲了查看學習算法是如何工作的，我們希望權重和偏置的每作出一點改變，對應輸出結果也作出一點改變。正是由於這個性質，網絡才具備了學習的能力。 爲什麼感知網絡不能進行學習 上圖代表着一個感知器網絡，實際上，對於單個感知器的權重和偏置的改變有時會造成該感知器輸出的完全翻轉，即從0變爲1。這種翻轉可能會造成網絡剩餘部
相關文章
- 1. Neural Networks and Deep Learning習題解答--Sigmoid neurons simulating perceptrons
- 2. Neural Networks and Deep Learning 學習筆記（一）
- 3. Chapter 2 - Neural Network and Deep Learning
- 4. Neural networks and deep learning學習筆記 -1
- 5. Neural Networks and Deep Learning -- Class 2: Neural Network Basics
- 6. Neural Networks and Deep Learning 習題1
- 7. Neural Networks and Deep Learning 【編程筆記】
- 8. neural networks and deep learning 筆記（一）
- 9. Deep Learning 學習隨記（八）CNN（Convolutional neural network）理解
- 10. cousera「Neural NetWorks and Deep learning"讀書筆記
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Kotlin學習（二）基本類型
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Neural Networks and Deep Learning習題解答--Sigmoid neurons simulating perceptrons
- 2. Neural Networks and Deep Learning 學習筆記（一）
- 3. Chapter 2 - Neural Network and Deep Learning
- 4. Neural networks and deep learning學習筆記 -1
- 5. Neural Networks and Deep Learning -- Class 2: Neural Network Basics
- 6. Neural Networks and Deep Learning 習題1
- 7. Neural Networks and Deep Learning 【編程筆記】
- 8. neural networks and deep learning 筆記（一）
- 9. Deep Learning 學習隨記（八）CNN（Convolutional neural network）理解
- 10. cousera「Neural NetWorks and Deep learning"讀書筆記