本周学习 Introduction to Neural Networks
二维分类
多维分类
感知器
添加输入值x1到xn，边缘为权重w1到wn，b对应偏置单元，那么节点计算线性方程wx+b，然后节点检查值是否大于等于0，如果是，返回值1，如果不是，返回值0。这里使用了一个隐函数，阶跃函数，如果输入为正数或0返回1，如果输入为负，阶跃函数返回0。
如何让线离点
为了使用梯度下降法，我们需要使用连续误差函数，为此还需要将离散预测转化成连续预测。
阶跃函数转变成sigmoid函数
Maximum Likelihood 最大似然法
交叉熵
如果有一系列事件及其对应的发生概率，根据这些概率，这些事件发生的可能性有多大？如果很有可能，那么交叉熵较小，如果不太可能，那么交叉熵就会很大。
交叉熵推导式1
交叉熵推导式2
最小化误差函数
非线性模型
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本文标题：2019-03-03
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