week 4——Neural Network

Posted ^_^|

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了week 4——Neural Network相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

传统方法的缺陷


对于一些问题，如果我们采用之前所学的线性回归/逻辑回归，往往单凭线性函数难以划分，这就要求我们可能会将特征加到2次乃至更高次。对于一张50 × \\times × 50像素的图片来说，如果特征为2次，那么就需要高达3million的特征参数，如果更复杂，那么特征也将跟着次方级的增加，而这样明显不是一个好的选择，因为这大概率会导致最终结果的过拟合，并且计算成本很高。

神经网络模型

神经网络实现多分类任务

一个简单的三层网络结构模型实现 xnor

以上是关于week 4——Neural Network的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

神经网络- 吴恩达Andrew Ng CNN卷积神经网络Face Recognition and Neural Style Transfer Week4 知识总结

机器学习- 吴恩达Andrew Ng 编程作业技巧 for Week5 Neural Networks Learning

机器学习- 吴恩达Andrew Ng Week4 神经网络Neural Networks知识总结

机器学习- 吴恩达Andrew Ng Week5 神经网络学习Neural Networks Learning知识总结

神经网络- 吴恩达Andrew Ng CNN卷积神经网络 Convolutional Neural Networks Week1 知识总结

神经网络- 吴恩达Andrew Ng CNN卷积神经网络 Convolutional Neural Networks Week2 知识总结