机器学习课程复习—

机器学习课程复习——ANN

embedded/2024/10/9 13:23:56/

Q：ANN？

基本架构

由输入层、隐藏层、输出层等构建
前馈/反馈传播

工作原理

先加权求和：每个神经元的输出是输入加权和的激活
再送入激活函数：激活函数的存在使得其能够拟合各类非线性任务
联想：像adaboosting的加权求和

Q：要调哪些参数？

见思维导图

Q：基本架构是怎么确定的？

输入层：根据输入的参数有几个维度确定的
隐藏层：想加几层加几层，根据效果去调
每个隐藏层的神经元个数：根据效果去调
隐藏层之间的激活函数：根据效果去调

Q：更新权重？

在ANN中更新权重主要用到的是前向传播算法和反向传播算法

http://www.ppmy.cn/embedded/51201.html

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