文件名称:
【神经网络】{2} ——计算复杂的非线性假设模型（0）（学习笔记）
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文件大小: 197kb
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上传时间: 2021-01-20
详细说明：这里通过一个详细的例子，来说明神经网络是怎样计算复杂非线性函数的输入的，进而弄明白为什么神经网络可以用来学习复杂的非线性假设模型。
例子：
这里有x_1和x_2两个输入特征，它们都是二进制的，所以x_1和x_2只可能是0或1。
在这个例子中，只画了2个正样本和2个负样本，但你可以把它看作是复杂的机器学习问题的一个简化版本，本来我们可能在右上方和左下方有许多个正样本，还有许多用圆圈表示的负样本：
我们想做的是学习一个非线性的判断边界，来区分这些正样本和负样本，那么神经网络要如何做到这点呢？（采用第一个简单的例子，更容易说明问题）
具体来说，我们需要计算目标函数：
在这个例子中，用XNOR
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