监督神经网络

Question

我读了很多关于神经网络的文章，我发现了非常不同的信息。我知道，有监督的神经网络也可以进行回归和分类。在这两种情况下，我都可以使用sigmoid函数，但是有什么区别呢？

Answer 1

单层神经网络与线性回归本质上是一样的.这是因为神经网络是如何工作的:每个输入都被加权一个权重因子来产生一个输出，而权重因子被迭代地选择，使得误差(模型产生的输出和对给定输入应该产生的正确输出之间的差异)最小化。线性回归也是如此。但是在一个神经网络中，你可以把几个这样的层叠加在一起。

分类是一种潜在的，但目前还不是唯一的，用例的神经网络。相反，有些分类算法不使用神经网络(例如K近邻)。在分类器神经网络中，sigmoid函数常用作最后一层的激活函数。