解决复杂非线性问题

BP神经网络

模型表示

　　theta->weights

　　sigmoid->activation function

　　input_layer->hidden_layer->output_layer

　　对每一个隐藏层的操作等同于Logistic Regression。因此，通过BP神经网络可以建立比Logistic Regression更复杂的非线性假设，

　　且建模形式更简洁。

损失函数

　　

　　其中，K是输出层的单元数（类别数）

反向传播算法（推导）

随机初始化weights

网络结构

　　默认：输入层+1个隐藏层+输出层

　　多个隐藏层时，建议每个隐藏层的单元数一致

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