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一、大脑神经网络的基本原理
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一、大脑神经网络的基本原理
为了构建神经网络模型首先需要理解大脑中的神经网络是如何运作的。每个神经元都可以被看作是一个处理单元或神经核它包含多个输入树突和一个输出轴突。神经网络是由大量神经元相互连接并通过电脉冲进行交流的复杂网络。
神经元之间利用微弱的电流进行通信这些电流被称为动作电位。当神经元要传递消息时通过轴突发送微弱电流给其他神经元形成一种信息传递的链条。这与人类思考的模型相似其中神经元通过计算将收到的消息传递给其他神经元也是感觉和肌肉运动的基本原理。 二、神经网络模型的构建
神经网络模型建立在许多神经元之上每个神经元都是一个个学习模型也被称为激活单元。这些激活单元采纳一些特征作为输入并根据自身的模型提供一个输出。一个示例是以逻辑回归模型作为学习模型的神经元其中参数被称为权重。
我们设计了一个类似于神经元的神经网络包括输入单元、中间单元和输出单元。输入单元接收原始数据中间单元进行数据处理最后输出单元计算 ℎ(x)。 三、神经网络的层级结构和标记法
神经网络模型是由许多逻辑单元按照不同层级组织而成的网络。这包括输入层、隐藏层和输出层。在模型表示中引入了标记法来帮助描述神经网络的结构。例如() 代表第 j 层的第 i 个激活单元() 代表从第 j 层映射到第 j 1 层的权重矩阵。 四、前向传播算法
为了将训练集输入神经网络进行学习我们使用了前向传播算法。该算法从左到右逐步计算神经网络的输出通过一系列计算得到最终结果。具体而言通过矩阵表示我们将整个模型的运算过程整合为一个简洁的式子 ⋅ 。
这一学习内容为构建神经网络模型提供了基础我们了解了神经网络的基本结构和运作原理。在模型表示的下一部分我们将深入学习神经网络的训练过程和反向传播算法。 8.4、模型表示II
一、向量化计算和前向传播 二、神经网络与 Logistic Regression 的关系 参考资料
[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程
黄海广博士 - 吴恩达机器学习个人笔记
