文章 "数据科学与机器学习 — 神经网络(第 02 部分):前馈神经网络架构设计"

 

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在我们透彻之前,还有一些涵盖前馈神经网络的次要事情,设计就是其中之一。 针对我们的输入,看看我们如何构建和设计一个灵活的神经网络、隐藏层的数量、以及每个网络的节点。

我们都知道,当涉及到优化新参数时,硬编码模型会落入钝化,整个过程很耗时,会导致头痛、背部疼痛、等等,(太不值了)

如果我们抵近观察神经网络背后的操作,您会注意到每个输入都被乘以分配给它的权重,然后它们的输出被添加到乖离之中。 矩阵运算可以很好地处理这一点。

神经网络矩阵乘法

作者:Omega J Msigwa