feedforward network
发布日期：2022-02-24 11:36:00
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分类：技术文章
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feedforward network
训练一个模型，其目的在于得出一个由x->y的映射，对于wx+b类型的线性模型，可以很好的拟合一些线性的数据。但是，当数据的结构变得复杂，线性模型不足以表达的时候，我们需要给x加上一个非线性的变换L(x),可以认为，L()给x提供了一种新的数据表示，或者是一种表述x的特征。
L的选择有一下几种方法： 1.选择无限维度的L，例如在线性函数中，n个点总可以被n-1个参数所表示。但是，这种表示方法，可以很好的拟合训练集，但是其泛化能力却不一定强 2.利用手工设计的特征，对于x进行提取，然后再映射到输出 3.选择正确的函数族，然后从这一大类函数中进行参数的学习，f(x;m,w)->y。其中L（x） = 1.选择模型 2.损失函数 3.输出单元的形式 4.隐藏单元的激活函数 5.网络的结构，深度，层与层如何链接，以什么形式去链接 6.基于梯度的算法1.
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