神經網路十分適用於解決複雜的非線性分類問題，因為前面所學的邏輯回歸在解決非線性問題上愈發複雜。
神經網路的歷史此處略過不提，他主要是要模擬大腦的功能，並從簡單的乙個神經元開始分析。
①對於乙個簡單的模型來說，第乙個標❤部分
神經元接收來自n個其他神經元傳遞過來的輸入訊號，這些輸入訊號通過帶權重的連線進行傳遞，神經元接收到的總輸入值將於神經元的閾值進行比較，然後通過啟用函式（activation function）處理以產生神經元的輸出。
理想的啟用函式是階躍函式，可以將輸入值對映為輸出值「0」或「1」，但由於其不連續不光滑，常用前面所講的sigmoid函式（s型函式），把可能在較大範圍內變化的輸入值擠壓到（0,1）輸出值範圍內。
②把許多個這樣的神經元按一定層次結構連線起來，就得到了神經網路，第二個標❤部分就是乙個多層的神經網路。
在這個複雜的例子中，其式子列為：
接下來，我們需要對這個式子進行向量化實現，可以進行高效的計算。
注意：z是θ與x或a的加權線性組合（注意下角標為0的a與x），再通過函式作用得到a
機器學習理論與實踐 05 神經網路（2）含BP演算法
在多分類問題中，如果有k種分類，最後輸出的是乙個k維向量 同時根據邏輯回歸的損失函式給出多分類問題的損失函式如 中所示 正則化項是對所有層涉及的 值的平方和 不包含下角標為0的項 在上面的多分類問題中，根據前面學習的經驗，無論是什麼優化演算法，如梯度下降法，都需要計算出損失函式對於每乙個 值的偏導數...
機器學習理論 BP神經網路
機器學習 擬人 有監督的機器學習 多元線性回歸 回歸 邏輯回歸 分類 非線性的演算法，非線性的演算法可以來解決更加複雜的問題 神經網路演算法也是後面深度學習的時候的基礎 ann artificial neural network mlp multiple layer percepton cnn rn...
深度學習理論 殘差神經網路
我們知道，網路層數越深，其表達能力越強，但之前人們並不敢把網路設計的太深，因為會有梯度衰減等各種問題讓網路的效能大幅度下滑，用一些正則化，relu等啟用函式也不能完全避免。但有了殘差網路，人們可以把網路的層數設計的很深，比如幾百層。其基本思想如下 在傳統的平網路 plain network 中，一層...