通常選擇較大的神經網路並採用正則化處理會比採用較小的神經網路效果好。
使用神經網路時的步驟：
網路結構：第一件要做的事是選擇網路結構，即決定選擇多少層以及決定每層分別有多少個單元。
第一層的單元數是我們訓練集的特徵數量。
最後一層的單元數是我們訓練集的結果的類的數量。
如果隱藏層數大於1，確保每個隱藏層的單元個數相同，通常情況下隱藏層單元的個數越多越好。而我們真正要決定的是隱藏層的層數和每個中間層的單元數。隱藏層的層數選擇通常從一層開始增加層數，為了更好的作選擇，可以把資料分為訓練集、交叉驗證集和測試集，針對不同隱藏層層數的神經網路訓練神經網路，然後選擇交叉驗證集代價最小的神經網路。
訓練神經網路的步驟：
1、引數的隨機初始化
2、利用正向傳播方法計算所有的ℎθ(x)
3、編寫計算代價函式j 的**
4、利用反向傳播方法計算所有的偏導數
5、利用數值檢驗方法檢驗這些偏導數
6、使用優化演算法來最小化代價函式
機器學習 神經網路
神經網路中最基本的成分是 神經元 模型，在生物神經網路中，每個神經元與其他神經元相連，當他 興奮 時，就會向相連的神經元傳送化學物質，從而改變這些神經元類的電位 如果某神經元的電位超過乙個 閾值 那麼他就會被啟用。將上述描述當成乙個數學模型 m p神經元模型，神經元接收來自n個神經元傳遞過來的輸入訊...
機器學習 神經網路
序列模型屬於通用模型的一種，因為很常見，所以這裡單獨列出來進行介紹，這種模型各層之間是依次順序的線性關係，在第k層合第k 1層之間可以加上各種元素來構造神經網路這些元素可以通過乙個列表來制定，然後作為引數傳遞給序列模型來生成相應的模型。01 keras model sequential.py fro...
機器學習 神經網路
人工神經網路被用於處理大量輸入以及非線性問題。與回歸方法不同，回歸方法只能處理未知數組成的多項式構成的線性問題，即只能處理簡單的關於未知數多項式的非線性問題。而神經網路利用多層網路這一優勢，能夠處理複雜的非線性問題。theta 的維數為s times s j 1 如上圖所示，分類問題分為兩種 對於這...