第三周：浅层神经网络
1. 神经网络综述首先，我们从整体结构上来大致看一下神经网络模型。前面的课程中，我们已经使用计算图的方式介绍了逻辑回归梯度下降算法的正向传播和反向传播两个过程。如下图所示。神经网络的结构与逻辑回归类似，只是神经网络的层数比逻辑回归多一层，多出来的中间那层称为隐藏层/中间层。这样从计算上来说，神经网络...
二、浅层神经网络
1、神经网络的表示所有输入特征组成输入层(Input Layer)，最终的输出神经元组成输出层(Output Layer)，输入层和输出层之间的叫做隐藏层(Hidden Layer)。神经网络通过偏置和权重进行计算的示意图如下图所示：将上述计算式进一步进行整合：在进行多个样本的并行训练时，计算方法如...
浅层神经网络
学习目标目标知道浅层神经网络的前向计算过程知道选择激活函数的原因说明浅层网络的反向传播推导过程应用应用完成一个浅层神经网络结构进行分类1.3.1 浅层神经网络表示之前已经说过神经网络的结构了，在这不重复叙述。假设我们有如下结构的网络对于这个网络我们建立一个简单的图示？我们对第一个隐藏层记为[1]，输...
第三周浅层神经网络
3.1神经网络概述3.2 神经网络表示3.3计算神经网络的输出3.4 多个例子中的向量化3.5 向量化实例的解释3.6 激活函数四种常见的激活函数，如下面图片所示：3.7 为什么需要非线性激活函数3.8 激活函数的导数![Uploading image_498938.png . . .]
深度学习教程 | 浅层神经网络
作者：韩信子 @ShowMeAI 教程地址 ：http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址 ：http://www.showmeai.tech/article-detail/214 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI 查看更多精...
吴恩达《神经网络与深度学习》精炼笔记（4）-- 浅层神经网络
上节课我们主要介绍了向量化、矩阵计算的方法和python编程的相关技巧。并以逻辑回归为例，将其算法流程包括梯度下降转换为向量化的形式，从而大大提高了程序运算速度。本节课我们将从浅层神经网络入手，开始真正的神经网络模型的学习。1Neural Networks Overview首先，我们从整体结构上来大...
【学习记录】《DeepLearning.ai》第三课：浅层神经网络(Shallow neural networks)
第三课：浅层神经网络(Shallow neural networks)3.1 神经网络概述PASS3.2 神经网络的表示如上图，从左到右依次为输入层、隐藏层、只有一个节点的层为输出层，负责输出预测值。一般称上图网络为两层神经网络，一般不把输入层看做一个标准层，因此该网络有一个隐藏层和输出层。在隐藏层...
搭建浅层神经网络"Hello world"
作为图像识别与机器视觉界的 "hello world!" ，MNIST ("Modified National Institute of Standards and Technology") 数据集有着举足轻重的地位。基本上每本人工智能、机器学习相关的书上都以它作为开始。 下面我们会用 Tensor...
吴恩达《深度学习》第一门课（3）浅层神经网络
3.1神经网络概述 （1）神经网络每个单元相当于一个逻辑回归，神经网络由逻辑回归的堆叠起来。下图是网络结构： 针对网络结构进行计算： 1.第一层的正向传播 2.第一层的反向传播 3.第二层的反向传播（正向只要把微分符号去掉即可） 3.2神经网络的表示 （1）神经网络各层分别较输入层、掩藏层和输出层，...
DeepLearningAI 学习笔记 1.3 浅层 logistic 神经网络
1.3 浅层 logistic 神经网络 视频：第三周 浅层神经网络 整理：飞龙 普通的 logistic 可看做无隐层的神经网络。下面我们做出一个单隐层的神经网络，它本质上是 logistic 套着 logistic，所以也叫作多层 logistic。 我们的神经网络有三层，输入层，一个隐层，和输...
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