深度神经网络的理解
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了深度神经网络的理解相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
先说一下自己对于神经网络的理解
1、一元线性回归
首先说 一元线性回归
已知 x， y，通过算法探求 x->y 的规律，也就是计算 a，b的 值。 常用的算法 最小二乘法
2、多元线性回归
已知 x， y，通过算法探求 x->y 的规律，也就是计算 各个β，ε的 值。 常用的算法 最小二乘法
看到这里，大家发现了吗 多元回归 比 一元归回参数更多了。多元归回实际意义更大，因为现实世界影响结果的因素更加多。
3、还可不可以更复杂一些呢？
多项式归回！
大家注意到，计算的复杂度又增加了，参数又增多了。
4、还可不可以再复杂一些呢？
重点：
以上图的 二元回归为例。如果参数 β1 本身 是由一个 线性方程！ 线性方程！ 线性方程！ （重要的事情说三遍！） 构成的，是不是可以更加 精确描述一个模型！
如果 β1 是由一个线性方程构成的，那么 像什么？ 矩阵！ 就是把 参数由一行的变成多行！
这样就可以先理解什么是神经网络了。至于算法是什么，我们后面再议。
神经网络讲得最简单直观的一篇文章，感谢 简书的墨功科技
墨攻科技
30分钟讲清楚深度神经网络
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