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002-神經網絡基礎

就是 作用 睡覺 表示 是個 style 假設 nbsp png

得分函數:

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將圖片拉伸成一個一維矩陣x,也就是3072×1,最後要得出10個分類的得分值也就是10×1,那w就得是10×3072的矩陣,也就是10組3072個特征的權重值,乘以x,加上b,得到的一個10×1的矩陣,這個矩陣就是最終的每個分類的得分值。

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假設將圖像分為2×2個像素點,最後又3中類型,那麽圖像可以被拉伸為4×1的矩陣,最後的結果是3×1的矩陣,那麽權重W只能是4×3的矩陣了

也就是說有3組權重參數,每組參數中有4個特征的權重,這裏的3組權重參數對應於最後要分類的3個類別,4個特征的權重代表每個特征所占的該類別的重要性(其中負值表示起到了反作用)。

這個例子中,最後得到狗的得分值最高。當然這只是個例子,不代表普遍性。

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--------------------------2018年10月14日02:52:49--睡覺---------------------------------------

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