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机器学习和AI: 数学编程基础篇
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线性函数 (1)
datagist
2023-01-13 01:30:10
课时名称
课时知识点
线性函数 (1)
线性函数定义和性质(1): 7 mins
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线性函数 (1)
课时名称课时知识点线性函数 (1)线性函数定义和性质(1): 7 mins
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线性
函数
、非
线性
函数
与
线性
回归的区别
线性
规划和非
线性
规划的区别是: 1.1.目标或约束条件不同
线性
规划目标和约束均为
线性
函数
, 非
线性
规划目标或约束中存在非
线性
函数
1.2.最优解范围不同 如果最优解存在,
线性
规划只能存在可行域的边界上找到(一般还是在顶点处),而非
线性
规划的最优解可能存在于可行域的任意一点达到。 1、在数学里,
线性
函数
是指那些
线性
的
函数
,但也常用作一次
函数
的别称,尽管一次
函数
不一定是
线性
的(那些不经过原点的)。线型
函数
是一个比较恰当的同义词。 2、非
线性
函数
即
函数
图像不是一条直线的
函数
。非
线性
函数
包括指数
函数
、幂
函数
、
PyTorch非
线性
函数
拟合
文章目录1.
线性
函数
2. 非
线性
函数
3.搭建网络4.代码实现5.拟合效果参考 1.
线性
函数
线性
函数
用于拟合
线性
的曲线 2. 非
线性
函数
非
线性
函数
怎么拟合呢? 使用非
线性
函数
拟合 使用
线性
函数
+非
线性
函数
(激活
函数
去拟合) 为了和神经网络相统一,用
线性
函数
+激活
函数
去拟合非
线性
函数
3.搭建网络 分两路进行全连接层,然后将输出拼接,再经过三个全连接层 4.代码实现 from numpy.core.function_base import linspace import torch import
高等代数
线性
映射(第9章)6
线性
函数
与对偶空间
一.
线性
函数
1.概念: 2.表达式: 二.对偶空间 以下只研究有限维的
线性
函数
空间 1.
线性
函数
空间 (1)概念: (2)维数: (3)基: 2.对偶空间与对偶基 (1)概念: 注意:当VVV为域FFF上的无限维
线性
空间时,我们不把Hom(V,F)Hom(V,F)Hom(V,F)记作V∗V^*V∗ (2)对偶基下的坐标: ...
为什么神经网络的激活
函数
必须使用非
线性
函数
?
什么是
线性
函数
?
函数
本来是输入某个值后会返回一个值的转换器。向这个转换器输入某个值后,输出值是输入值的常数倍的
函数
称为
线性
函数
(用数学式表示为h(x) = cx。 c为常数)。因此,
线性
函数
是一条笔直的直线。而非
线性
函数
,顾名思义,指的是不像
线性
函数
那样呈现出一条直线的
函数
为什么神经网络的激活
函数
必须使用
线性
函数
?
线性
函数
的问题在于,不管如何加深层数,总是存在与之等效的“无隐藏层的神经网络”。 为了具体地(稍微直观地)理解这一点,我们来思考下面这个简单的例子。这里我们考虑把
线性
函数
h(x) = c
BP 神经网络的非
线性
系统建模——非
线性
函数
拟合
BP 神经网络的非
线性
系统建模——非
线性
函数
拟合 BP 神经网络构建根据拟合非
线性
函数
特点确定BP 神经网络结构,由于本次非
线性
函数
有两个输入参数,一个输出参数,所以BP 神经网络结构为2-5-1,即输入层有2 个节点,隐含层有5 个节点,输出层有1 个节点。BP 神经网络训练用非
线性
函数
输入输出数据训练神经网络,使训练后的网络能够预测非
线性
函数
输出。从非
线性
函数
中随机得到2 000 组输入输出数据,从中随机选择1 900 组作为 训练数据,用于网络训练,100 组作为测试数据,用于测试网络的拟合性能。
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