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节点,层
和普通函数相比:
结构的顺序性
解决非线性问题,每一个神经元,将输入值进行线性组合,然后转化为非线性结果
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四大模块
网络结构 激励函数
损失函数 梯度下降
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神经网络主要功能:
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激励函数的作用是提供规模化的非线性能力
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理解逻辑回归是一种最简化的网络结构
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训练学习:网络结构,激励函数,损失函数,梯度下降
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神经网络
主要功能:分类识别 f(x) cat
分类:图像(自动驾驶),语音(语音助手),文本(新闻推送)
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起源
时间:20世纪中叶
实际上是一种仿生学产品
兴起
环境:2进制创新
能力:软硬件
需求:人的性价比
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分类:图像、语音(密集型矩阵)
文本(稀疏性矩阵)
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训练学习:
网络结构 激励函数 损失函数 梯度下降
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神经网络:
图像-》自动驾驶
语音-》语音助手
文本-》新闻推送
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激励函数图
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训练学习
网络结构 激励函数
损失函数 梯度下降
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网络结构
激励函数
损失函数
梯度下降
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