机器学习课程复习——ANN

Q:ANN?
基本架构

- 由输入层、隐藏层、输出层等构建
- 前馈/反馈传播
工作原理

- 先加权求和:每个神经元的输出是输入加权和的激活
- 再送入激活函数:激活函数的存在使得其能够拟合各类非线性任务
- 联想:像adaboosting的加权求和
Q:要调哪些参数?
见思维导图
Q:基本架构是怎么确定的?
- 输入层:根据输入的参数有几个维度确定的
- 隐藏层:想加几层加几层,根据效果去调
- 每个隐藏层的神经元个数:根据效果去调
- 隐藏层之间的激活函数:根据效果去调
Q:更新权重?
在ANN中更新权重主要用到的是前向传播算法和反向传播算法
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