Machine Learning - week 4 - Non-linear Hypotheses
为什么计算机图像识别很难呢?因为我们看到的是汽车,而计算机看到的是表示颜色的 RGB 数值。计算机需要根据这些数值来判断。
如果图片是 50 * 50 像素,那么一共有 2500 个像素点。如果是 Quadratic features,那么是 xi, xj 的组合有 2500 + 2499 + ... + 1 约为 300 百万个。
Neurons and the Brain
大脑可以学习很多种算法,但是程序是固定的(出生到死亡都没有人修改你的大脑程序)。通过计算机模仿大脑的这种学习,这样,就不需要编写很多算法了,只需要编写少量的几种,然后让它们去学习就可以了。
Neural Networks
sj+1 = θj * sj
当前层 = θ * 前一层
这个计算 hθ(x) 的过程,也称为向前传播。我们从输入的激励层开始,然后向前传播给隐藏层并计算隐藏层的激励,然后继续向前传播直到计算出输出层的激励。
通过隐藏层计算,就能够得到更加复杂的训练数据,且复杂程度是加强的。
将 ,那么 ,也就可以用向量计算了。
Applications
通过神经网络实现 AND 函数
针对训练集实现的效果是一样的,并且能够进行预测。
实现非线性函数
将三个组合成一个
组合后各层的计算方式
多类别分类
同样使用 one-vs-all 的方式。
对于一组 features( X(j:) ),预测出一组(features 个数个)值,取最大值表示最有可能的预测结果。
求 costFunction 的时候,使用 y == 类别,除了目标类别,其他类别都是 0。
转载于:https://www.cnblogs.com/jay54520/p/7472917.html
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