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非常感谢您阅读海轰的文章,倘若文中有错误的地方,欢迎您指出~
ଘ(੭ˊᵕˋ)੭
昵称:海轰
标签:程序猿|C++选手|学生
简介:因C语言结识编程,随后转入计算机专业,获得过国家奖学金,有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研
学习经验:扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语!
唯有努力💪
本文仅记录自己感兴趣的内容
作业要求:每章从课后习题中选取3道题做就可以了
答案来源:题目的解答过程来自于网络,依据个人所学进行了一些修改、总结
仅供参考
试述将线性函数用作神经元激活函数的缺陷?
答:如果我们使用线性函数作为神经元激活函数,对任意的输入x,经过此函数f(x),本质上还是对x进行了线性变化,这样神经网络对于输入的处理作用也就与线性回归一致,并无太多区别,达不到激活函数的目的。
试述使用图5.2(b)激活函数的神经元与对率回归的联系。
答:sigmoid函数为,在神经网络中的一个神经元中,再经过sigmoid函数可以得到下一层神经结构的输入: ,在对数几率回归中,得到后,再利用sigmoid函数进行一个分类处理,即sigmoid(z)>0.5时候输出1,sigmoid(z)< 0.5时输出0。sigmoid函数在神经元和对数几率中作用相似,区别只是神经元中是直接输出经过sigmoid处理后的值,而在对数几率回归中则会再依据sigmoid的进行进一步的处理。
对于图5.7中的h,试推导出BP算法中的更新公式(5.13)。
文章仅作为个人学习笔记记录,记录从0到1的一个过程
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