神经网络一般是由多层网络结构组成,每层都是有感知器组成,各层之间的连接方式多种多样,如全连接。感知器中最常用的是线性感知器,定义为:
对于一个感知器,其常用的误差定义为:
其中D是训练样例集合,是训练样例 d 的目标输出,是线性单元对训练样例 d 的输出。定为模型参数的函数。【 公式源码: E(\vec{w})=\frac{1}{2} \sum_ {d\in D}(t_{d}-o_{d})^{2} 】
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了神经网络相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
神经网络一般是由多层网络结构组成,每层都是有感知器组成,各层之间的连接方式多种多样,如全连接。感知器中最常用的是线性感知器,定义为:
对于一个感知器,其常用的误差定义为:
其中D是训练样例集合,是训练样例 d 的目标输出,是线性单元对训练样例 d 的输出。定为模型参数的函数。【 公式源码: E(\vec{w})=\frac{1}{2} \sum_ {d\in D}(t_{d}-o_{d})^{2} 】
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