wtx0354 2022-10-30 16:41 采纳率: 54.5%
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如何在吴恩达的机器学习这门课中,在神经网络中多元输出过程中,他对隐藏层中的变换进行了一个解释,但有点没搞明白他的第二张图片的解释?

在吴恩达的机器学习这门课中,在神经网络中多元输出过程中,他对隐藏层中的变换进行了一个解释,但有点没搞明白他的第二张图片的解释

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  • 爱晚乏客游 2022-10-31 10:54
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    一个单级网络(神经元)可以将平面划分成两部分,用多个单级网组合(多个神经元组成组成隐含层)在一起,并用其中的一个去综合其他单级网(输出层)的结果,就可以构造一个两级网络(一层隐含层+一层输出层,输入层一般不计算层级,或者算第0级),该网络可以被用来在平面上划分出一个封闭或者开放的凸域来。

    所以第一张图不是说了吗,a0这个平面(也是神经元)将4堆分成两个平面,左边的为0,右边大于0,假设为1,那么蓝绿色在下图中的坐标就是(a0=0,),橙紫为(a0=1,);
    同理有a1平面分割,蓝橙色为(,a1=0),绿紫为(,a1=1).

    而第二张图一开始就说以上图a0和a1为轴,就是数学和线代中的变换基底,那不就是a0为x轴,a1为y轴,将上面的坐标组合起来吗,就变成了你看到的蓝色为(0,0),绿色为(0,1),橙色为(1,0),紫色为(1,1)

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