首先，代价函数可以被写成一个在每个训练样本x上的代价函数Cx的均值；image.png 其次代价可以写成神经网络输出的函数。这样在X输入域固定，...
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5.应用反向传播算法的前提假设是什么？
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2. 对于数字的识别为什么是十个输出位而不是四个输出位
最终的判断是基于经验主义的：我们可以实验两种不同的网络设计，结果证明对于这个特定的问题而言， 10 个输出神经元的神经网络 比 4 个的识别效果...
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3. 代价函数为什么选择均方误差，而不用“正确分类的图片的数量”？有其他的选择么？
因为在神经网络中，被正确分类的图像数量所关于权重和偏置的函数并不是一个平滑的函数。对权重和偏置做出的微小变动完全不会影响被正确分类的图像的数量。...
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4.梯度下降法&&随机梯度下降法
梯度下降法&&随机梯度下降法 梯度下降法需要计算全量的训练样本的损失函数的均值，然后更新一次权重，学习速度比较慢。但是可以收敛到全局最优。随机梯...
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1 感知器为什么不适合学习？以及S型神经元的优点。感知器的表达形式如下 感知器是不可微的，权重的一个微小变化可能会导致结果的完全反转。使得变化不可控。我们希望的是每次学习的过程中，逐步修改权重和...
专题公告
神经网络基础概念的巩固,学习参考的书籍是《神经网络与深度学习》一书，一共180多页，很适合作为入门的教程。本专辑的问题适合在学习每个小章节之后，巩固一下自己。
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