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歐幾里得距離查看全部
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提供規(guī)?；姆蔷€性能力
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:= 同步更新 ?
記得同步更新 ?
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邏輯回歸梯度下降
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激勵(lì)函數(shù)
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網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 首先隱含層將x值用z的函數(shù)線性表示，然后輸出層中的激活函數(shù)g(x)將x由線性組合編程非線性組合
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反響傳播是通過運(yùn)算結(jié)果來逆向調(diào)節(jié)每一層w與b的參數(shù)，而使得整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)鏈條達(dá)到最大的效果
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訓(xùn)練過程的兩部分
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網(wǎng)絡(luò)向量化推廣的表達(dá)式
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網(wǎng)絡(luò)向量化=神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向前傳播=神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)
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梯度下降：調(diào)整W和b的值
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ReLU函數(shù)是目前神經(jīng)元首選
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激勵(lì)函數(shù)的作用
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邏輯回歸模型
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學(xué)習(xí)內(nèi)容
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