深度学习2-- 神经网络及反向传播

全连接神经网络 概念 使用非线性函数变换的多层感知机又称深度前馈网络、 深度神经网络 。 这种网络的目的是使得整个模型近似于某个函数 f ∗ f^{*} f∗ 。在前馈神经网络中定义了一个 y = f ( x ; θ ) y = f(x;\theta) y=f(x;θ)，并且学习参数 θ \theta θ的值，使得它能够到最佳的函数近似。 前馈神经网络结构： 网络结构： 许多函数复合在一起表示，

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