07.5. 为什么单行是不够的

内容与核心概念

在上一页,非线性转换规则。
有些点组不能用一行分隔。 非线性中间点允许更灵活的解决办法。
他收集投入,增加一个轮班,并应用非线性规则。这一计算的所有部分已经用学校算术提供。
Для изменения рисунка включитеJavaScript; расчёт и теория доступны далее.
深不创造非线性本身。
两个近亲层的非活性组成被折叠为一个:
W
2
(
W
1
x
+
b
1
)
+
b
2
=
(
W
2
W
1
)
x
+
(
W
2
b
1
+
b
2
)
.
W_2(W_1x+b_1)+b_2=(W_2W_1)x+(W_2b_1+b_2).
W
2
​
(
W
1
​
x
+
b
1
​
)
+
b
2
​
=
(
W
2
​
W
1
​
)
x
+
(
W
2
​
b
1
​
+
b
2
​
)
.
在点( 0.0) 、( 01) , (1.0) 点( 1. 1) 的 XOR 有答案 0.1, 1. 0。 两对对对不具有相同的直线。 为了获得合适的视图, 请插入两个非线性隐藏主题( N02 §6.1) :
s
=
x
1
+
x
2
,
h
1
=
ReLU
⁡
(
s
)
,
h
2
=
ReLU
⁡
(
s
−
1
)
,
y
^
=
h
1
−
2
h
2
.
s=x_1+x_2,\quad h_1=\operatorname{ReLU}(s),\quad
h_2=\operatorname{ReLU}(s-1),\quad \hat y=h_1-2h_2.
s
=
x
1
​
+
x
2
​
,
h
1
​
=
ReLU
(
s
)
,
h
2
​
=
ReLU
(
s
−
1
)
,
y
^
​
=
h
1
​
−
2
h
2
​
.
在 s = 0.2时, 隐藏的对等值等于 [ 0.0]、 [1.0]、[2.1] 和出口0.1.0, 因此所有四个顶点都得到了正确处理 。
手工任用
未接受在职培训。
实验。
通过保留权重来禁用 ReLU : 现在输出 2 - , 即 [2.1, 1. 0] 。 有些点重合, 但函数不再是 XOR 。 这是对在某个成功点作出的“ 没有任何变化” 的结论的反推 。
线性输出在非线性表示后有用。 但是,人工示例并不能证明四层外的遗传化,也不能保证GD能够准确找到这些全部加权数。
MLP
并单独实施本培训。
outputs=[]
for x1,x2 in [(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)]:
s=x1+x2
outputs.append(max(0,s)-2*max(0,s-1))
assert outputs==[0,1,1,0]
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
矩阵的产生和新的偏见并不产生非线性家庭。
其中一些因素能做什么呢?
Python第07章的例子
学术基础