ML（5）——神经网络1（神经元模型与激活函数）

时间 2020-12-27

标签神经网络神经元繁體版

原文原文链接

　　上一章介绍了使用逻辑回归处理分类问题。尽管逻辑回归是个非常好用的模型，但是在处理非线性问题时仍然显得力不从心，下图就是一个例子：　　线性模型已经无法很好地拟合上面的样本，所以选择了更复杂的模型，得到了复杂的分类曲线：　　然而这个模型存在两个问题：过拟合和模型复杂度。过拟合问题可参考《ML（附录3）——过拟合与欠拟合》，这里重点讲模型复杂度。　　还是非线性分类，现在将输入扩充为10

>>阅读原文<<

1. 神经网络中的神经元和激活函数详解
2. 神经元模型、激活函数、神经网络的复杂度
3. 神经元建模激活函数
4. 神经网络激活函数
5. 神经网络中的激活函数
6. BP神经网络——激活函数
7. 激活函数---神经网络
8. 神经网络激活函数总结
9. 神经网络的激活函数
10. 神经网络-常用激活函数
更多相关文章...
• ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
• 网络体系的构成和类型 - TCP/IP教程
• Docker容器实战(一) - 封神Server端技术
• 委托模式