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神经网络包括神经元,逻辑回归模型,神经网络训练。
神经元是最小的神经网络,它包括多个输入,一个输出。公式中包含权重、激活函数、特征和偏置。
具体的神经元例如激活函数sigmoid,二分类逻辑斯蒂回归模型
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深度学习基础——神经网络
神经元——神经网络的最小结构,多个神经元组合成神经网络
神经元·经过设置后会变成一个模型,叫逻辑回归模型
神经网络训练:得知神经网络结构后如何调整参数,使得神经网络能够在数据上学到规律、作出合理预测
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人工智能→机器学习→深度学习:.
循环神经
网络不定长数据
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应用
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机器学习应用场景
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神经元——最小神经网络
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命令式编程和声明式编程的优缺点
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梯度下降法
需要设定合适的学习率
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两种目标函数的公式。
多分类时常用交叉熵损失
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目标函数(损失函数)定义:衡量对数据的拟合程度
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