神經網路實際上實現的是乙個w*x+b的操作，然後通過啟用函式進行輸出的過程，即f(w乘x+b)=y的過程，這裡面的f代表著乙個對應的啟用函式。所以影響神經網路的輸入以及輸出的過程有兩個關鍵點，乙個是對應的權重矩陣w，另外乙個是對應的啟用函式。(偏移量一般都是公司或者企業提前給好的，所以偏移量一般都不在考慮的範圍之內）
w每次通過梯度下降的方式進行優化，另外啟用函式的選取也很重要，比如relu函式當為負值的時候輸出為1，所以當負值會對最終的結果造成影響的時候，就不可以選擇relu作為啟用函式，此時可以選擇sigmoid等函式作為啟用函式，從而能夠看d到負值對於結果的影響。
附加一點tf-idf演算法的解d析**
tf-idf解析**
神經網路的關鍵在於將乙個複雜的矩陣化成乙個相對簡單的輸出。
卷積神經網路 卷積神經網路啟用層
在生物意義上的神經元中，只有前面的樹突傳遞的訊號的加權和值大於某乙個特定的閾值的時候，後面的神經元才會被啟用。簡單的說啟用函式的意義在於判定每個神經元的輸出 放在人臉識別卷積神經網路中來思考，卷積層的啟用函式的意義在於這一塊區域的特徵強度如果沒有達到一定的標準，就輸出0，表明這種特徵提取方式 卷積核...
神經網路的隱藏層
通常，卷積神經網路除了輸入和輸出層之外還有四個基本的神經元層，在三層神經網路中，這基層被稱為隱藏層 卷積層 convolution 啟用層 activation 池化層 pooling 完全連線層 fully connected 卷積層在最初的卷積層中，成千上萬的神經元充當第一組過濾器，搜尋影象中的...
rbf神經網路 RBF神經網路以及Python實現
rbf網路能夠逼近任意非線性的函式。可以處理系統內難以解析的規律性，具有很好的泛化能力，並且具有較快的學 習速度。當網路的乙個或多個可調引數 權值或閾值 對任何乙個輸出都有影響時，這樣的網路稱為全域性逼近網路。由於對於每次輸入，網路上的每乙個權值都要調整，從而導致全域性逼近網路的學習速度很慢，比如b...