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歐幾里得距離查看全部
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提供規?;姆蔷€性能力
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:= 同步更新 ?
記得同步更新 ?
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邏輯回歸梯度下降
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激勵函數
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網絡結構 首先隱含層將x值用z的函數線性表示,然后輸出層中的激活函數g(x)將x由線性組合編程非線性組合
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反響傳播是通過運算結果來逆向調節每一層w與b的參數,而使得整個神經網絡的函數鏈條達到最大的效果
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訓練過程的兩部分
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網絡向量化推廣的表達式
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網絡向量化=神經網絡向前傳播=神經網絡的預測
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梯度下降:調整W和b的值
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ReLU函數是目前神經元首選
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激勵函數的作用
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邏輯回歸模型
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學習內容
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