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小标
2018-10-22
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摘要：本文主要向大家介绍了机器学习入门之Coursera台大机器学习技法课程笔记12-Neural Network，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。
本文主要向大家介绍了机器学习入门之Coursera台大机器学习技法课程笔记12-Neural Network，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。
由perceptron线性组成的一个神经网络：
通过赋予g不同的权值，来实现不同的切分功能：
但有的切分只通过一次特征转换是不够的，需要多次转换，如下：
Neural Network Hypothesis：为了便于优化，将sign（离散）变成tanh，这个函数相当于regression的拉伸与平移：
然后给了一个物理解释：衡量x与权值向量在模式上的的相似程度
那么怎么得到权值w呢：可以在最后的错误上对各个权值求偏微分，得到权值变化的方向：
直接求微分不好求，可先求最后一个：
给了一个算法：
这样的类神经网络容易陷于局部最优，解决方法是使用随机的较小的权值
这个模型的复杂度，要小心overfit
为了防止overfit，可以采用regularization，关于正则化项的选取：
还介绍了另外一种regularization的方法：
本文由职坐标整理并发布，希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标人工智能机器学习频道！
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