面试题:广义线性模型是怎被应用在深度学习中?


文章来源:https://dwz.cn/08BkEmIa

广义线性模型是怎被应用在深度学习中?

解析:

A Statistical View of Deep Learning (I): Recursive GLMs

深度学习从统计学角度,可以看做递归的广义线性模型。

广义线性模型相对于经典的线性模型(y=wx+b),核心在于引入了连接函数g(.),形式变为:y=g−1(wx+b)。

深度学习时递归的广义线性模型,神经元的激活函数,即为广义线性模型的链接函数。

逻辑回归(广义线性模型的一种)的Logistic函数即为神经元激活函数中的Sigmoid函数,很多类似的方法在统计学和神经网络中的名称不一样,容易引起初学者的困惑。

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