CQU_JIAKE
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1.24ANN神经网络（BP)(激活函数的类型，选择，构建不同的ANN网络（二分类，多分类，多标签，线性回归），实例）

激活函数

1.24ANN神经网络（BP)(激活函数的类型，选择，构建不同的ANN网络（二分类，多分类，多标签，线性回归），实例）_第1张图片1.24ANN神经网络（BP)(激活函数的类型，选择，构建不同的ANN网络（二分类，多分类，多标签，线性回归），实例）_第2张图片

sigmoid函数 

sigmoid函数的导数值小于等于0.251.24ANN神经网络（BP)(激活函数的类型，选择，构建不同的ANN网络（二分类，多分类，多标签，线性回归），实例）_第3张图片

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tanh函数 

relu 

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在输入小于0时

LR 

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问题实例



这里主要就是输出层的搭建，搭建几个输出层以及输出层的函数怎么选择的问题

二分类问题
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 就是sigmoid返回落在0和1之间，就是可以体现概率，依据它的输入

多分类问题

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多标签问题 

就是说这里和多分类的神经网络框架都是一样的，不一样的就是它的激活函数选择

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线性回归问题 

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 实例

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 隐藏层与输出层的输出函数都选择LR函数

就是说，在神经元的传递之间，用的都是权值和相加的线性方式，然后各个隐藏层及输出层神经元受到信号后产生一个怎样的信号，是由输出函数去决定的1.24ANN神经网络（BP)(激活函数的类型，选择，构建不同的ANN网络（二分类，多分类，多标签，线性回归），实例）_第15张图片

这里要学习的是两个参数，一个是权重w，一个是位移偏差bisas，就是Y=wx+b

它的调整是自最里层到最外层的，就是先确定最里层的为常量，然后再逐次到最外层 

1.24ANN神经网络（BP)(激活函数的类型，选择，构建不同的ANN网络（二分类，多分类，多标签，线性回归），实例）_第16张图片

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他