反饋系統

多層向前神經網絡


1，逼近復雜函數；
2，將神經元的輸出壓縮進特定邊界。

使用神經網絡訓練數據之前，確定神經網絡的層數，以及每層單元的個數
特征向量在被傳入輸入層時通常被先標準化(normalize）到0和1之間

對于分類問題，幾個分類幾個輸出單元

沒有明確的規則來設計最好有多少個隱藏層
根據實驗測試和誤差，以及準確度來實驗并改進

Backpropagation算法
對比經過神經網絡后輸入層預測值(predicted value)與真實值(target value)之間，反方向（從輸出層=>隱藏層=>輸入層）來以最小化誤差(error)來更新每個連接的權重(weight)
根據誤差(error)反向傳送

交叉驗證






svm

總結

以上是生活随笔為你收集整理的浅层神经网络、SVM算法原理解析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。