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  • 神经网络的表示

    只有一个隐藏层的神经网络:

     

    隐藏层的含义是:在训练集中,这些中间节点的真正数值我们是不知道的,在训练集你看不到他们的数值。你只能看到输入值,也能看见输出值。这就是所谓的“隐藏层”

    之前我们用向量x表示输入特征,输入特征的数值还有另外一种表示方式,用a[0]来表示,这个a也表示“激活的意思”,它意味着网络中不同层的值,会传递给后面的层,输入层将x的值传递给隐藏层,我们将输入层的激活值记为a[0]

    下一层为隐藏层,也同样会产生一些激活值,记作a1[1],第一个节记作a1[1]  第二个节点记为a2[1] 以此类推,如上图所示,这里的a[1]是一个四维向量,是一个4*1的矩阵

    最后一个输出层,会产生某个数值a[2]的实数,y帽的值就是a[2]

    这里的图示,是一个双层神经网络,当我们计算网络的层数时,不计算输入层。在约定符号中将输入层称为第零层。

    最后:隐藏层以及最后的输出层,是带有参数的,这里的隐藏层有两个相关的参数w和b,使用上标[1],w[1],b[1]表示这些参数,之后我们会看到w是一个4*3的矩阵,而b在这个例子中是一个4*1的向量。第一个数字4,意思是有4个节点,或者说4个隐藏单元,数字3表示这里有3个输入特征。

               输出层和他有关的参数为w[2],b[2]。从维数看,分别是1*4以及1*1。1*4是因为隐藏层有4个隐藏单元,而输出层只有一个单元

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/nhdmmdxq/p/9543634.html
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