为了将数据分类为多个类,我们让我们的假设函数返回一个值向量。说我们想把我们的数据分为四类。我们将使用下面的例子来看看这个分类是如何完成的。该算法以图像为输入,对图像进行分类:
我们可以将我们的结果类定义为y:
每个y(i)代表与汽车、行人、卡车或摩托车相对应的不同图像。内层,每一层都为我们提供了一些新的信息,从而导致我们最终的假设功能。安装程序看起来像:
我们对一组输入的结果假设可能是:
在这种情况下,我们的分类是第三个,或HΘ(x)3,它代表了摩托车。
为了将数据分类为多个类,我们让我们的假设函数返回一个值向量。说我们想把我们的数据分为四类。我们将使用下面的例子来看看这个分类是如何完成的。该算法以图像为输入,对图像进行分类:
我们可以将我们的结果类定义为y:
每个y(i)代表与汽车、行人、卡车或摩托车相对应的不同图像。内层,每一层都为我们提供了一些新的信息,从而导致我们最终的假设功能。安装程序看起来像:
我们对一组输入的结果假设可能是:
在这种情况下,我们的分类是第三个,或HΘ(x)3,它代表了摩托车。