文件名称:
【神经网络】{3} ——计算复杂的非线性假设模型（1）（学习笔记）
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文件大小: 223kb
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上传时间: 2021-01-06
详细说明：此处通过例子来展示神经网络是怎样计算复杂的非线性假设模型的。
例子：
这个网络只有一个输入特征x_1，还有一个偏置单元+1。现在用权重（参数），也就是+10和-20把这些单元连接起来：
故假设模型为：
故：
观察得出的结果，会发现它确实实现了函数NOT x_1。
若要实现逻辑非运算，大体思想就是在预期得到非结果的变量前面放一个很大的负权重（参数）。比如说-20乘以x_1，这就是对x_1做逻辑非运算的主要思路。
那么如何计算这个方程呢？
通过上面的例子，我们可以知道其中一个方法就是在x_1和x_2前面放一个较大负数作为权值（参数）。
不过还有一个方法，就是建立只有一个输出单元的神经
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