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Bxy0319 · 2021年03月09日

B选项

NO.PZ2015120204000063

问题如下:

A neural network is best described as a technique for machine learning that is:

选项:

A.

exactly modeled on the human nervous system.

B.

based on layers of nodes connected by links when the relationships among the features are usually non-linear.

C.

based on a tree structure of nodes when the relationships among the features are linear.

解释:

B is correct.

A is incorrect because neural networks are not exactly modeled on the human nervous system.

C is incorrect because neural networks are not based on a tree structure of nodes when the relationships among the features are linear.

想问一下NN中的summation operator是不是就是把一些non-linear的数据,找到他们之间的一些联系,w1,w2,。。。然后找到他们的线性关系比如Z=w1x1+w2x2+w3x3 之类的,想问一下这个Z作为total net input 算不算这些x1,x2线性关系的一种表达

1 个答案
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星星_品职助教 · 2021年03月09日

同学你好,

B选项“...the relationships among the features are usually non-linear”指的是需要NN进行处理的变量(features)之间的关系是非线性的(non-linear)。这个描述是正确的。正是因为变量之间不是线性关系,同时又数量繁多,每个变量还比较复杂,所以不能用简单的算法例如回归去直接处理,必须引入比较复杂的NN将其转化为线性关系,随后得到结果。

“summation operator”是NN中hidden layer中对于数据的一个处理步骤。这个流程是将input layer传递过来的数据赋予权重(即你说的W1,W2..)后进行加总。所以这里面既不是去找线性关系,也不是找变量之间的联系,只是将数据做处理。

通过hidden layer的summation operator和activation function处理完后的数据此时会去用一个线性关系关联起来,得到最终的output layer。这就完成了non-linear关系(B选项的描述)到linear关系的转化。

注意转化为线性关系,和得到output layer是基于转化后的线性关系,都不代表NN表达的是线性关系。,正是因为变量之间是非线性的,才需要NN和hidden layer去做这个转化工作。

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