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机器学习(3)--BP神经网络反向传播推导
机器学习
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python
假设: 输入层到隐含层: 📷 📷 隐含层到输出层: 📷 📷 损失函数: 📷 ①求V。 📷 其中, 📷 📷 📷 所以, 📷 ②求W。 📷 其中, 📷 📷 📷 所以, 📷 至此,我们通过反向传播求出了需要优化的参数的梯度。 📷 📷 📷 为学习率。
透视AI
2021-02-22
334
0
机器学习(2)--感知机
机器学习
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python
pytorch
假设输入空间(特征空间)是X∈Rn,输出空间是Y={+1,-1}。输入x∈X表示实例特征向量。对应于输出空间(特征空间)的点;输出y∈Y表示实例类别,由输入空间到输出空间的如下函数:
透视AI
2021-02-22
454
0
机器学习(1)--线性回归理论推导
机器学习
深度学习
在线性回归中,最小二乘法就是试图找到一条直线,使所有样本到直线上的欧氏距离之和最小。
透视AI
2021-02-22
705
0
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