神经网络简介

网络结构

输入层、隐含层(多层)、输出层

 单个神经元结构,g(z)为激励函数,线性组合,非线性处理

逻辑回归

正向传播预测结果,反向传播调整w和b

激励函数

作用:提供规模化的非线性化能力

常用:

损失函数

单次训练损失:

 全部训练损失:

梯度下降

逻辑回归梯度下降

 同步更新

网络向量化

网络梯度下降(反向传播调参)

训练过程

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转载自www.cnblogs.com/SCCQ/p/12323110.html
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