深度神经网络中的数学

深度前馈网络 我们从统计学出发，先很自然地定义一个函数 f，而数据样本由⟨Xi,f(Xi)⟩给出，其中 Xi 为典型的高维向量，f(Xi) 可取值为 {0,1} 或一个实数。我们的目标是找到一个最接近于描述给定数据的函数 f∗（不过拟合的情况下），因此其才能进行精准的预测。 在深度学习之中，总体上来说就是参数统计的一个子集，即有一族函数 f(X;θ)，其中 X 为输入数据，θ为参数（典型的高阶矩阵

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