吳恩達機器學習筆記之神經網絡

1.神經網絡 1.1動機 在現實生活中會存在很多非線性問題，線性迴歸和邏輯迴歸在解決非線性問題時，特徵值的大小隨着n的增加呈指數增長，增加了計算的複雜性。而特徵太多，容易出現過擬合的問題。 1.2舉例 與門（AND）、或門（OR）、異或門（XOR），都是以最簡單的二元輸入爲例，很容易理解。其中，異或門的例子中在隱藏層使用到了兩個單元。神經網絡可以通過多層計算，將一個複雜的模型由簡到難地一層一層搭上

>>阅读原文<<