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线性层与Softmax函数
资料介绍
线性层是深度学习中最基础的神经网络层之一，也称为全连接层（Fully Connected Layer）。其核心功能是通过线性变换对输入数据进行特征映射，数学表达式为：
y = Wx + b
其中：
· x表示输入向量，维度为(n, 1)
· W表示权重矩阵，维度为(m, n)
· b表示偏置向量，维度为(m, 1)
· y表示输出向量，维度为(m, 1)
线性层的主要作用包括：
· 特征空间转换：将输入数据从低维空间映射到高维空间，或反之
· 特征组合：通过权重矩阵实现输入特征的线性组合
· 参数学习：通过反向传播算法优化权重W和偏置b
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| 1772255068线性层与Softmax函数.docx | 14K |
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