像堆乐高一样：从零开始解释神经网络的数学过程
发布时间：2019-07-12 11:57:02 所属栏目：建站 来源：机器之心编译
导读：神经网络是线性模块和非线性模块的巧妙排列。当聪明地选择并连接这些模块时，我们就得到了一个强大的工具来逼近任何一个数学函数，如一个能够借助非线性决策边界进行分类的神经网络。 运行代码的步骤如下： gitclonehttps://github.com/omar-florez/scratc
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然后计算它们的 Sigmoid 激活函数。向量 [0.37166596 0.45414264] 代表的是网络对给定的输入 X 计算出的对数概率或者预测向量。
计算整体损失 也被称为「实际值减去预测值」，这个损失函数的目标就是量化预测向量 h_2 和人工标签 y 之间的距离。 （编辑：核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
