我发现这个方程可以解释 MLP 网络中神经元的输出:
是的( n ) = f(w吨x (n)+b)y(n)=f(wTx(n)+b)
我可以理解一般上下文,但由于我没有数学符号的背景,我不明白什么是( n )(n)参数手段(例如是的( n )y(n),x(n)x(n))。它是一种时间索引还是样本索引?我在其他机器学习主题中看到过这种表示法,但没有找到解释。
n 是向量 x 和 y 的维度,如您所见,wT 是 w 的维度 (n,n) 的转置,图像 z 是 y,a 是 x。不要理会 l 它表示层的索引。