神经网络
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【原文】Consider a supervised learning problem where we have access to labeled training examples (x(i),y(i)). Neural networks give a way of defining a complex, non-linear form of hypotheses hW,b(x), with parameters W,b that we can fit to our data. | 【原文】Consider a supervised learning problem where we have access to labeled training examples (x(i),y(i)). Neural networks give a way of defining a complex, non-linear form of hypotheses hW,b(x), with parameters W,b that we can fit to our data. | ||
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【初译】处理监督学习问题时,我们使用了标记过的训练样本(x(i),y(i))。神经网络提供了一个复杂的非线性假设函数hW,b(x),其中的参数W,b可以通过数据来调整。 | 【初译】处理监督学习问题时,我们使用了标记过的训练样本(x(i),y(i))。神经网络提供了一个复杂的非线性假设函数hW,b(x),其中的参数W,b可以通过数据来调整。 | ||
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【一审】举一个监督学习的例子,我们有样本集(x(i),y(i))。神经网络算法提供了一种复杂又非线性的假设模型hW,b(x),它具有参数W,b,可以以此参数来拟合我们的数据。 | 【一审】举一个监督学习的例子,我们有样本集(x(i),y(i))。神经网络算法提供了一种复杂又非线性的假设模型hW,b(x),它具有参数W,b,可以以此参数来拟合我们的数据。 | ||
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【二审】举一个监督学习的例子,我们有样本集(x(i),y(i))。神经网络算法提供了一种复杂又非线性的假设模型hW,b(x),它具有参数W,b,可以以此参数来拟合我们的数据。 | 【二审】举一个监督学习的例子,我们有样本集(x(i),y(i))。神经网络算法提供了一种复杂又非线性的假设模型hW,b(x),它具有参数W,b,可以以此参数来拟合我们的数据。 | ||
【原文】To describe neural networks, we will begin by describing the simplest possible neural network, one which comprises a single "neuron." We will use the following diagram to denote a single neuron: | 【原文】To describe neural networks, we will begin by describing the simplest possible neural network, one which comprises a single "neuron." We will use the following diagram to denote a single neuron: |