黄昏贩卖机
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3 手工推导Neural Networ

线性模型假设的问题

3 手工推导Neural Networ_第1张图片

如上图，对非线性类边界的数据进行分类

一个解决方案是将数据映射到更高维的空间，就变成线性可分的了。

image.png

ϕ \phi ϕ 是一个映射函数，将x从一个低维空间映射到高维空间。

ϕ \phi ϕ 可不可以是一个线性函数？
ϕ ( x ) = W T x \phi(x) = W^Tx ϕ(x)=WTx 并不能起到将x映射到高维空间的效果。

image.png

这个函数本质上还是线性的，没有什么变化。

非线性特征

image.png

σ \sigma σ是一个非线性函数，但是并不改变矩阵的维度。可以是cosine函数之类的。

两层神经网络

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3 手工推导Neural Networ_第2张图片

矩阵形式
image.png

非线性层

线性的函数，只能在给定空间中进行线性划分，能拟合直线或者空间中的超平面。

加入非线性层，比有更强的拟合效果，能拟合曲线，空间中的曲面等。

全连接神经网络一般形式

全连接的神经网络一般有L层，又称多层感知机。
3 手工推导Neural Networ_第3张图片

3 手工推导Neural Networ_第4张图片

θ = W 1 , . . . , W L \theta={W_1,...,W_L} θ=W1​,...,WL​

有些时候，每一层还会加一个偏移项 bi

Z i + 1 = σ i ( Z i W i + b i ) Z_{i+1} = \sigma_i(Z_iW_i+b_i) Zi+1​=σi​(Zi​Wi​+bi​)

如何训练？

计算两层网络的梯度

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3 手工推导Neural Networ_第5张图片

3 手工推导Neural Networ_第6张图片

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