神经网络

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(神经网络模型)
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这个“神经元”是一个以 <math>\textstyle x_1, x_2, x_3</math> 及截距+1为输入值的运算单元,其输出为 <math>\textstyle  h_{W,b}(x) = f(W^Tx) = f(\sum_{i=1}^3 W_{i}x_i +b)</math> ,其中函数 <math>\textstyle f : \Re \mapsto \Re</math> 被称为“激活函数”。在本教程中,我们选用sigmoid函数
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这个“神经元”是一个以 <math>\textstyle x_1, x_2, x_3</math> 及截距 <math>\textstyle +1</math> 为输入值的运算单元,其输出为 <math>\textstyle  h_{W,b}(x) = f(W^Tx) = f(\sum_{i=1}^3 W_{i}x_i +b)</math> ,其中函数 <math>\textstyle f : \Re \mapsto \Re</math> 被称为“激活函数”。在本教程中,我们选用sigmoid函数作为'''激活函数''' <math>\textstyle f(\cdot)</math>  
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作为'''激活函数''' <math>\textstyle f(\cdot)</math>  
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:<math>
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f(z) = \frac{1}{1+\exp(-z)}.
f(z) = \frac{1}{1+\exp(-z)}.

Revision as of 03:19, 14 March 2013

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