淺析 one-hot 編碼與神經網絡分類模型

1. 多分類網絡模型 前面我們看到，基於 Sigmoid 激活函數設計的神經網絡模型，本質上是01邏輯電路向[0,1]區間的模糊邏輯電路的推廣。對於二分類網絡模型而言，最後一個輸出節點就夠了，足以表示0、1兩種類型。 對於更多的分類，例如手寫體識別，需要輸出0、1、…、9等十種類型。簡單地講，可以設計10個不同的而分類器：0和非0，1和非1，2和非2，等等。但是考慮到這十個二分類模型有可能共享半平

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