神經元模型，邏輯單元
x0，偏置單位
/偏置神經元=1
theta是引數，又稱權重
神經網路：不同的神經元在一起的組合
第一層輸入層input layer 最後一層輸出層
output layer
中間hidden layer
當只有一層hidden layer時
a第j層的第i
個單位的激勵
theta 第j到
j+1層的作用函式的矩陣
theta的維度：
theta(j)等於第
j+1層的單元數x（第
j層單元數+1）
計算h(x) 的過程：
forward propagation
前向傳播（輸入層到隱藏層到輸出層計算）
向量化：
定義
z就為theta與x
的乘積，
theta 3x4
，x 4x1
，z 3x1
上式就為
把x改為
最後一步時
神經網路 神經元
從生物上來說，神經元就是神經細胞的別稱。神經元最主要的兩個特性 興奮性和傳導性。興奮性 神經元的興奮性具有一種很特殊的現象，當刺激強度未達到某一閾限值時 限值的概念為人工神經元模仿提供了理論依據，傳輸函式中大多數函式都是依據此原則來輸出的 神經衝動不會發生，而當刺激強度達到該值時，神經衝動發生並能瞬...
神經網路之softmax神經元
在之前的內容裡，我們採用的是sigmoid函式作為輸出層神經元。這裡我們介紹一種softmax函式作為新的輸出層。softmax本質上是一種歸一化的過程，假設神經元的帶權輸入為 zl j k wljk al 1 k bl j zjl kw jkla kl 1 bjl 定義輸出神經元的啟用值為 al ...
前饋神經網路 神經元
引言 人工神經網路 artificial neutral network 是受生物神經網路啟發而開發，由神經元連線組成的網路狀機器學習模型。其中，前饋神經網路 feedforward neural network 多層感知機 multilayer perceptron，mlp 是最具代表的神經網路，...