Q1代价函数（1）假设神经网络的训练样本有m个，每一个包含一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络的层数，Sl表示每一层的神经元个数，SL代表最后一层中处理单元的个数。则代价函数为（同样不对θ0正则化）：Q2反向传播算法误差计算公式，注意第一列作为输入是没有误差的。 前向传播算法：用δ表示误差，则δ（4）=a(4)-y前一层的误差为：再前一层的误差为：。输入层不存在误差。每一层有了误差
代价函数参考视频: 9 - 1 - Cost Function (7 min).mkv假设神经网络的训练样本有?个，每个包含一组输入 ? 和一组输出信号 ?，? 表示神经网络层数，??表示每层神经元的个数( ?? 表示输出层神经元个数)，??代表最后一层中处理单元的个数。 神经网络分类分两种： （1）二类分类：?? = 0, ? = 0 ?? 1表示哪一类； （2）?类分类：?? =
反向传播算法及其梯度扩散前言最近开始认真学习了下反向传播算法和梯度传递的问题，其本质是导数的链式法则的应用，由此可以分析出为什么sigmoid激活函数不适合用于做多层网络的激活函数，可以考虑联系我的另一篇关于激活函数的文章。如有谬误，请联系指正。转载请注明出处。 github: https://github.com/FesianXu 完整代码开源： click me || 其中的sigmoid_b
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2023-10-11 21:35:58
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代价函数假设神经网络的训练样本有m个，每个包含一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络层数，Sl表示每层的neuron个数(表示输出层神经元个数)，SL代表最后一层中处理单元的个数。将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类。二类分类：Sl=0，y=0ory=1表示哪一类;K类分类：SL=k，yi表示分到第i类。 &nb
第十章 神经网络参数的反向传播算法代价函数 重点讲解神经网络在分类问题中的应用。 假设有如下的神经网络和训练集： 下面第一种是二元分类问题，第二种是多类别分类问题： 为神经网路定义代价函数，即使用的是逻辑回
第十章 神经网络参数的反向传播算法代价函数 重点讲解神经网络在分类问题中的应用。 假设有如下的神经网络和训练集： 下面第一种是二元分类问题，第二种是多类别分类问题： 为神经网路定义代价函数，即使用的是逻辑回
反向传播算法为什么需要反向传播算法反向传播图解理论层面：链式法则前向通道后向通道反向传播代码 作为一个逻辑很差又贼容易懵逼的菜鸟，不做笔记和经常回顾真的学不到东西，脑子一团浆糊。 之前明明已经手推了反向传播算法，后面有点遗忘，再加上斯坦福 CS231n 的讲法把我讲懵了，所以必须写一篇针对我自己的理解总结笔记。 反向传播公开课我只服气李宏毅！！！ 为什么需要反向传播算法首先！让我来捋一下！
计算过程现在我们有这样一个神经网络： 输入层有两个神经元i1和i2，隐藏层有两个神经元h1和h2，偏差都为b1，输出层有两个神经元o1和o2，偏差都为b2，权重为w 神经元的输入经过激活函数转变为输出，即带权输入net经过激活函数转变为输出激活值out，如图所示： 现在一步一步进行计算前向传播输入层 -> 隐藏层计算隐藏层神经元h1与h2的带权输入： neth1=ω1∗i1+ω2∗
随机初始化 (Radom Initialization)课程PPT
原创
2021-08-11 09:03:17
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←上一篇↓↑下一篇→4.5 搭建深层神经网络快回到目录4.7 参数 vs. 超参数前向和反向传播 (Forward and Backward Propagation)之前我们学习了构成深度神经网络的基本模块，比如每一层都有前向传播步骤以及一个相反的反向传播步骤，这次视频我们讲讲如何实现这些步骤。先讲前向传播，输入
原创
2022-04-18 18:42:12
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参数 vs 超参数 (Parameters vs. Hyperparameters)课程PPT
原创
2021-08-11 09:03:02
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文章目录九、神经网络参数的反向传播算法9.1 代价函数9.2 反向传播算法9.3 反向传播算法的直观理解9.5
原创
2022-07-13 10:04:30
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# 如何实现吴恩达深度学习
## 简介
吴恩达是深度学习领域的知名专家，其课程《深度学习专项》深受广大学习者的欢迎。本文将介绍如何实现吴恩达的深度学习课程。
## 流程
下面是实现吴恩达深度学习的基本流程，具体步骤如下表所示：
```mermaid
journey
title 整个流程
section 前提条件
拥有Python编程基础
对机器
原创
2023-08-23 03:27:52
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特别说明：图片来源于吴恩达老师视频截图。 附文本 欢迎回来，通过本周的视频课程你会学到，如何实现一个神经网络。在我们深入学习技术细节之前，通过本视频，我想带你快速地了解一下，本周课程中你会学习哪些内容。 上周，我们讨论了logistic回归，一起了解了这个模型，和下面这个流程图的联系。这里面，你需要输入特征x，参数w和b【此处w=[■(w
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2023-09-27 20:23:08
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特别说明：图片来源于吴恩达老师视频截图。“深度学习”指的是训练神经网络，有时候规模很大。那么，神经网络究竟是什么呢？先从一个房价预测的例子开始。假设有一个六间房屋的数据集，已知房屋的面积（单位是平方英尺或平方米）、房屋价格，想要找到一个函数，根据房屋面积预测房价的函数。如果你懂线性回归，你可能会说，“好吧，用这些数据来拟合一条直线”，于是你可能会得到下面这样一条直线。但奇怪的是，你可能也知道，价格
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2023-08-02 21:45:05
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注：在吴恩达老师的机器学习的视频中，神经网络部分更多的讨论是在分类方面的应用。1. 代价函数首先，我们拥有如下的神经网络架构，如下图所示： 然后我们拥有如下的训练集,如下图所示： 接下来我们需要定义两个概念：L = 神经网络的总层数sl = 第l层中的单元数（不包括偏置单元）如上图s1=3、s2=5并且从之前的知识，我们也了解到：当进行二元分类的时候，输出层会只有一个单元。当进行多元分类的时候，输
文章目录神经网络综述激活函数sigmoid 函数tanh 双曲正切函数ReLu 修正线性单元Leaky ReLu神经网络的梯度下降 Lesson1 Week3 partⅠ-Ⅴ神经网络综述吴老师在课程中，举了一个最简单的神经网络示例，如下图所示：宏观把握 神经网络的层数：2 层，包括中间的隐藏层和输出层，输入层可以视为第 0 层。 输入层：每个数据样本包含有 3 个特征。输入层的数据 隐藏层：有
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2023-08-01 21:01:47
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文章目录1.经典的CNNLeNet-5：AlexNetVGG-162.ResNetsResidual block残差块Residual Network残差网络3.ResNet表现好的原因4. 1x1卷积1x1卷积1x1卷积应用5. Inception NetworkInception Network MotivationInception Network的计算成本问题Inception Netw
（1）神经网络结构的代价函数它能在给定训练集时，为神经网络拟合参数（2）让代价函数最小化的算法—反向传播算法反向传播算法，也就是首先计算最后一层的误差，然后再一层一层反向求出各层的误差，直到倒数第二层。 这个就是反向传播算法的通俗解释。关于上图的解释假设我们有假设我们的训练集只有一个实例(x(1), y(1))，我们的神经网络是一个四层的神经网络，其中K = 4， SL = 4， L = 4。我们
