深度学习概论:神经网络
来源:互联网 发布:淘宝店铺过期不存在 编辑:程序博客网 时间:2024/05/20 07:14
主要介绍吴恩达《深度学习》课程中《神经网络和深度学习》第一周:深度学习概论的神经网络内容。
什么是神经网络
比如在预测房价的时候,把房屋面积 x 作为输入输入,通过中间的圆圈后输出价格 y ,中间这个圆圈,就是一个独立的神经元,实现了预测房价的功能,这时就可以将预测房价的拟合函数看做是一个非常简单的神经网络。
神经元函数经常使用 ReLU 函数,全称是“修正线性单元”(rectified linear unit,ReLU)。
这是一个很小的神经网络,大的神经网络是把这些单个神经元堆叠起来形成的。
比如影响房价的多个因素作为输入,最终输出房价。
神经网络主要提供足够多的,关于 x 和 y 的训练样本数据,神经网络非常擅长于计算从 x 到 y 的精准映射函数。
本文为“吴恩达《深度学习》笔记”系列文章之一,
更多文章:吴恩达《深度学习》笔记:http://blog.csdn.net/u012318074/article/category/7142959
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