理論-神經網絡架構簡單介紹
以下內容筆記出自‘跟着迪哥學python數據分析與機器學習實戰’，外加個人整理添加，僅供個人複習使用。 神經網絡的整體框架： 輸入層：樣本特徵 隱藏層1：神經網絡按照某種線性組合關係將所有特徵重新進行組合 隱藏層2：之前的隱藏層1的特徵變換不夠強大，可以繼續對特徵做變換處理 輸出層：根據分類還是迴歸任務，選擇合適的輸出結果和損失函數 比如函數計算： 單層： 雙層： 激活函數 上面都是在得到預測分值
相關文章
- 1. 構建神經元與神經網絡簡單介紹
- 2. 神經網絡的簡單介紹
- 3. BP神經網絡 簡單介紹
- 4. 卷積神經網絡簡單介紹
- 5. 神經網絡簡單介紹
- 6. 公司網絡架構簡單介紹
- 7. BP單隱層神經網絡介紹
- 8. 神經網絡的介紹
- 9. 神經網絡介紹
- 10. 神經網絡——介紹
- 更多相關文章...
- • 網站主機 介紹 - 網站主機教程
- • Docker 架構 - Docker教程
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
- • Github 簡明教程
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. 構建神經元與神經網絡簡單介紹
- 2. 神經網絡的簡單介紹
- 3. BP神經網絡 簡單介紹
- 4. 卷積神經網絡簡單介紹
- 5. 神經網絡簡單介紹
- 6. 公司網絡架構簡單介紹
- 7. BP單隱層神經網絡介紹
- 8. 神經網絡的介紹
- 9. 神經網絡介紹
- 10. 神經網絡——介紹