机器学习Python实战之神经网络(补充)


昨天写了一篇关于神经网络的例子,今天做一个简短的补充。
给定一个数据集,看一下每一步,神经网络对该数据都做了什么操作,

  1. 原始数据集的分布情况
    原始数据集.png

  2. 经过神经网络的第一层,也就是(1)中的数据集与w0相乘的结果


step1.png

可以看出来,经过第一层的运算,神经网络对原始数据集的进行了一种映射
3. 在(2)的基础上与w1相乘的结果

step2.png

和(2)中的结果相似,但是相对更紧凑了
  1. 最后的输出结果图,也就是与w2相乘,在进行sigomid转换的输出结果


result.png


给大家一个直观的理解~~~
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