【发布时间】:2015-04-21 22:41:40
【问题描述】:
最近,我开始阅读有关深度学习的内容。主要是使用无监督 RBM 网络对权重进行预训练,然后使用具有许多隐藏层的神经网络来解决他们的任务。 所以我的问题是,我们是否可以将 DNN 用于 2 类分类问题。 感谢那些准备回应的人。
【问题讨论】:
标签: machine-learning deep-learning
最近,我开始阅读有关深度学习的内容。主要是使用无监督 RBM 网络对权重进行预训练,然后使用具有许多隐藏层的神经网络来解决他们的任务。 所以我的问题是,我们是否可以将 DNN 用于 2 类分类问题。 感谢那些准备回应的人。
【问题讨论】:
标签: machine-learning deep-learning
是的,您可以在隐藏层之上使用简单的逻辑回归来做到这一点(无论您为此选择什么,RBM 都是其他自动编码器)。
【讨论】:
绝对是的!
正如 Thomas 所提到的,您可以在输出层时使用逻辑回归。此外,另一种方法是您可以使用具有两个类的 Sotmax 层作为输出层。
祝你好运!
【讨论】: