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標題: 就像是工作中经常会做的 [打印本頁]

作者: Jerry450 時間: 2024-5-5 15:16
標題: 就像是工作中经常会做的
本帖最後由 Jerry450 於 2024-5-5 15:18 編輯

我们可以利用结果来反向修改权重，“复盘”，这会使神经网络表现得如我们所愿。形神经元神经元就是这种可以自行复盘的人工神经元，是对早期感知器模型的改进，表面看与感知器很类似，但经过机器自行的复盘修正，其权重和偏差的微小变化仅会导致其输出的微小变化，这也是一直所讨论的机器学习的关键基础——通过不断修

正偏差来不断逼近有效结果。这种修正能力的基础来源于函数，该函数的特黎巴嫩手机号码清单点是连续且可微、非线性，具体解释比较复杂，属于数学概念，简单了解一下即可。连续且可微：“连续且可微”是描述函数性质的两个重要概念，在机器学习中，连续且可微

的激活函数如或允许使用基于梯度的优化算法来训练神经网络。非线性：这个函数使得神经网络能够学习和模拟非线性数据关系，显著扩展了网络的功能和应用范围。它不遵循线性原则，即其输出与输入之间的关系不是简单的、成比例的关系。更具体地说，如果一个函数我颇找了些亲戚和朋友，借用他们在当地的影响力帮我推荐工作。一开始目标锁定在家乡，后来无奈又扩大到邻省；但几乎所有的简历都石沉大海。有些朋友推荐的猎头公司尽管努力帮忙，但最后的结论就是：您的年龄不符合公司要求。在一次又一次的投递无果之后，我渐渐清晰了一个残酷的事实：我老了。

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