深度学习入门:神经网络与Sigmoid/tanh函数详解
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深度学习教程中文版是一份由机器学习专家编译的资料,专注于介绍深度学习的基础概念。该教程从神经网络的基本原理开始,强调了监督学习在深度学习中的应用。首先,神经网络被定义为复杂的非线性假设模型,具有可调整的参数,用于拟合数据。最简单的神经元模型被解释为逻辑回归的一种实现,使用sigmoid或tanh作为激活函数,其中sigmoid函数的变体允许更广泛的输出范围。
教程特别指出,在本教程中,sigmoid函数的常数项(通常写作β0)不再作为一个固定参数,而是通过单独的参数表示,这与一些其他资源的做法有所区别。作者还提到一个重要的数学公式,即sigmoid函数的导数,这对于优化神经网络的权重更新至关重要。
神经网络模型的核心在于连接多个神经元,形成多层结构,包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据,隐藏层处理这些信息并生成中间特征,而输出层则基于这些特征给出最终预测。在这个过程中,每个神经元的输出可以作为下一层神经元的输入,从而实现信息的传递和复杂函数的逼近。
通过逐步深入,读者可以理解神经网络如何利用大量参数和层次结构,对数据进行建模和预测,这是深度学习区别于传统机器学习方法的关键之处。这个教程对于希望入门深度学习,尤其是对神经网络机制感兴趣的读者来说,是一份极具价值的学习资料。
2018-09-01 上传
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einkarl
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