...,因为正则化项的作用是在每次迭代过程中,控制住权重w的幅度,往0上靠拢。 单个神经元的作用,可视作完成一个二分类的分类器(比如Softmax或者SVM分类器) 常用激励函数 每一次输入和权重w线性组合之后,都会通过一个激励函数(也可以叫做非线性激励函数),经非线性变换后输...
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...,再加入坐标,将其与文字对应起来。 之后,再用另一个网络模型处理并集成这三类特征。 最终,通过一个前反馈网络中的柔性最大激活函数(softmax),将答案呈现出来。 3.
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