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訓練過程:
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x = a ^n-1
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結果顯示:
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邏輯回歸關系(線性組合W與b、激活函數g)
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向點結果a
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:= 同步更新
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邏輯回歸梯度下降
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全部訓練損失
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單次訓練損失
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激勵函數:
sigmoid, tanh: 缺點是當數值很大或很小時,結果變化比較平緩?
ReLU: 常用, 可將0改至其他比較少的數值
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神經完結構
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網絡單層結構
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神經網絡主要功能
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威威嗡嗡嗡嗡嗡嗡
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神經網絡主要功能:分類識別
分類識別可以應用在:
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