吴恩达深度学习第一课–第四周多层神经网络实现
文章目录声明前言引入相关依赖包初始化参数前向传播函数线性部分linear线性激活部分linear–>avtivation计算成本反向传播线性部分linear backward线性激活部分linear–>activation backward更新参数整合两层神经网络模型L层神经网络分析
声明
本文参考何宽、念师
前言
本次教程，将构建两个神经网络，一个是具有两个隐藏层的神经网络，一个是多隐藏层的神经网络。
一个神经网络的计算过程如下：
初始化网络参数
前向传播
计算一层的中线性求和的 部分
计算激活函数的部分（ReLU使用L-1次，sigmoid使用1次）
结合线性求和与激活函数
计算误差
反向
文件下载
评论信息
其他资源
- 基于点锐度的图像清晰度评价
- java2_sdk-1.3.0.01-win.exe
- 泡泡龙 游戏的源代码
- Visual C++利用OpenCV对图像进行人脸识别 傻瓜教程
- BOOST库安卓版 第一部分
- C语言大作业—学生成绩管理系统.rar
- 如何应用Ziegler_Nichols(Z-N)法整定PID调节器的参数
- 西南交通大学研究生一年级现代信号处理作业
- 全唐诗4万多首集齐于EXCEL表格内
- Java实现的公交查询系统（课程设计）
- 基于遗传算法的控制系统的系统辨识_邓洪峰
- Ej-Clase3-31082020-源码
- git_ubuntu.pdf
- CopyQ软件.dmg
- 一种基于对抗的安全软件安全性分析方法
- ProTOOLKIT二次开发—圆柱体三维参数化设计
- dotNET Reactor 5.0破解版 免安装版
- 基于对象的多媒体数据压缩编码国际标准.pdf
- 如何利用VC++自动生成Excel表格
- AES 加密 C++源码
- 麒麟文章检测
- 《线画图元生成算法实验》
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明