标签:layer Based Network Algorithm weight 神经网络 3L hidden 展开
疑问:explicit/implicit polynomial是?区别?
神经网络:
three-layer feedforward network-->Taylor series neutral network model
根据泰勒展开,展开点(某一点)的导数可以用作多项式的参数,进而拟合函数
在论文实验中,选择原点展开,taylor coefficient用作神经元的权重
bias=0
input layer &hidden layer : weight=1
ouput of hidden layer: F(x)=wi(x-a)**i
小结: 前面那个权重全是是1,这样的话hidden layer每个神经元都代表 泰勒展开的一项
隐藏层再到输出, 每个乘以对应权重,通过训练得到output y目标函数
这里的weight数学意义就是 (函数n阶导数除以n的阶乘)
。。。。其他好像不重要
Implicit polynomial fitting:
general linear least square方法最差, 神经网络和3L差不多。但是加上噪音后,神经网络更好,3L拟合的有些不稳定
标签:layer,Based,Network,Algorithm,weight,神经网络,3L,hidden,展开 来源: https://www.cnblogs.com/GEORGE7/p/16263521.html
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