机器学习算法--BP神经网络

1、神经网络model 先介绍个三层的神经网络，如下图所示 输入层（input layer）有三个units（为补上的bias，通常设为1） 表示第j层的第i个激励，也称为为单元unit 为第j层到第j+1层映射的权重矩阵，就是每条边的权重   所以可以得到： 隐含层： 输出层  其中，S型函数，也称为激励函数 可以看出 为3x4的矩阵，为1x4的矩阵  ==》j+1的单元数x（j层的单元数+1）

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