神经网络

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举一个监督学习的例子,假设我们有训练样本集 <math>\textstyle (x(^ i),y(^ i))</math> ,那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的假设模型 <math>\textstyle h_{W,b}(x)</math> ,它具有参数 <math>\textstyle W, b</math> ,可以以此参数来拟合我们的数据。
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==概述==
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以监督学习为例,假设我们有训练样本集 <math>\textstyle (x(^ i),y(^ i))</math> ,那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的假设模型 <math>\textstyle h_{W,b}(x)</math> ,它具有参数 <math>\textstyle W, b</math> ,可以以此参数来拟合我们的数据。
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feedforward neural network 前馈神经网络(参照Mitchell的《机器学习》的翻译)
feedforward neural network 前馈神经网络(参照Mitchell的《机器学习》的翻译)
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{{Sparse_Autoencoder}}
 

Revision as of 13:20, 30 March 2013

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