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初识神经网络

原创 2018-03-16 22:46 阅读(134)次
有一些问题,如果他不是线性问题,无法用线性回归来处理。因为他需要非线性方程才能拟合训练数据。而非线性方程意味着存在多项式,比如只有x1,x2的两种特征项,那多项式有可能是x1^2,x1x2,x2^2,x1^3,x2^3,(x1^2)x2,.....等等,但当特征项有100个的时候,x1,x2,x3, .....x100,那多项式的组合就是几何倍的增长。 例如计算机视觉问题,分辨一张图片是什么类型的事物,一张图片即使只有30*30的分辨率,他也意味着有900个数据点,而这数据点的数量就是特征项数目。如果用多项式来做计算,那就是都是一个计算量浩大的工程。 所以只是增加多项式来拟合数据的一些算法,比...