神经网络笔记 | 3 – 例子与直觉理解

例子:使用一个算法实现如下样本的区分

实际上就是一个区分复杂非线性样本的实践

很显然这个例子是让Y同时为真(1,1)或者同时为假(0,0)时取标记,其他情况不标记。为了处理这种模型,我们应该先学习一下基本的逻辑运算模型是如何工作的。

AND模型

以下例子主要展示如何让神经网络实现and逻辑算法(两者为真才为真)

我们直接建立一个模型,令x0,x1,x2的系数θ分别等于-30,20,20

直观看起来是这样的

如果列成方程式的形式

复习一下g()函数

这个函数在参数z大于零时大于0.5,而小于0时小于0.5,并且随着绝对值的增大趋近于1或0

那么可以试验一下我们随便想出来的模型了

OR模型

因为有上面的例子,这里我就不做大多解释了

NOT模型

总结一下

在此基础上我们就可以实现更复杂的逻辑算法了

处理x1 XNOR x2

回到一开始我们说的问题上

我们需要两个层

第一层应该包含两个我们需要的两个逻辑运算,即and与not and

第二层运算两者为真,输出真

综上,即为神经网络解决一个简单问题的例子

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