吴恩达机器学习笔记五之神经网络

本节目录：
1.非线性假设
2. 神经元和大脑
3. 模型表示
4. 特征的直观理解
5. 样本的直观理解
6. 多类分类

1 非线性假设
假设我们希望训练一个模型来识别视觉对象（例如识别一张图片上是否是一辆汽车），
我们怎样才能这么做呢？一种方法是我们利用很多汽车的图片和很多非汽车的图片，然后利
用这些图片上一个个像素的值（饱和度或亮度）来作为特征。
假如我们只选用灰度图片，每个像素则只有一个值（而非 RGB 值），我们可以选取图
片上的两个不同位置上的两个像素，然后训练一个逻辑回归算法利用这两个像素的值来判断
图片上是否是汽车：

假使我们采用的都是 50x50 像素的小图片，并且我们将所有的像素视为特征，则会有
2500 个特征，如果我们要进一步将两两特征组合构成一个多项式模型，则会有约25002/2个
（接近 3 百万个）特征。普通的逻辑回归模型，不能有效地处理这么多的特征，这时候我们
需要神经网络。
2 神经元和大脑
神经网络最初产生的目的是制造能模拟大脑的机器。

3 模型表示

神经网络模型建立在很多神经元之上，每一个神经元又是一个个学习模型。这些神经元
（也叫激活单元，activation unit）采纳一些特征作为输出，并且根据本身的模型提供一个输
出。下图是一个以逻辑回归模型作为自身学习模型的神经元示例，在神经网络中，参数又可
被成为权重（weight）。

神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络，每一层的输出变量都是下
一层的输入变量。下图为一个 3 层的神经网络，第一层成为输入层（Input Layer），最后一
层称为输出层（Output Layer），中间一层成为隐藏层（Hidden Layers）。我们为每一层都增
加一个偏差单位（bias unit）：

我们需要将整个训练集都喂给神经网路算法来学习模型。
从左到右算法称为前向传播算法。
把

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