吴恩达 coursera AI 第三课总结+作业答案

2024-05-14 13:56:46

前言

吴恩达的课程堪称经典，有必要总结一下。
学以致用，以学促用，通过笔记总结，巩固学习成果，复习新学的概念。

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本周主要讲述单隐层神经网络的相关特性。
下面的公式是单隐层神经网络整个的计算流程。
图是一个两层神经网络的结构图和计算流程。
神经网络表示学习
神经元激活信息流图。
神经网络符号表示。
神经网络表示学习
神经网络表示方法。

神经网络表示方法
神经网络计算流程
神经网络表示方法
多样本向量化计算。
计算流程
向量化实现的验证
对数据进行重整。
激活函数
不同激活函数的优缺点。
sigmoid激活函数。
Tanh激活函数。
受限线性单元和调节线性单元的图像。
神经网络的梯度下降。
计算梯度的公式。
计算梯度示意图。
梯度传递公式
梯度传递总结
梯度传递形式。
全零初始化的问题。
全零初始化使得网络停滞。
随机初始化，网络持续进化。

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