4.6 搭建深层神经网络块

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4.5 搭建深层神经网络块-深度学习-Stanford吴恩达教授
←上一篇 ↓↑ 下一篇→ 4.4 为什么使用深层表示回到目录 4.6 前向和反向传播搭建深层神经网络块 (Building Blocks of Deep Neural Networks) 这周的前 ...
吴恩达深度学习 —— 4.5 搭建深层神经网络块
如下图,这是一个层数较少的神经网络,我们选择其中一层,从第二层隐藏层的计算着手,在第l层有参数Wl[]W^{l[]}Wl[]和b[l]b^{[l]}b[l],正向传播里有输入的激活函数,输入的前一层是 ...
个人上传：吴恩达课后作业第四周-搭建深层神经网络（英文）
写在前面:本人深度学习萌新,在参考其他第四周作业答案时,发现一些问题,比如:作者用自己的测试数据集验证函数时,连矩阵维度都对不上(就不例证了).在自己编辑并调试后,将前两次作业的数据集(识别猫, 二维 ...
深度学习（三）——深层神经网络
深层神经网络深层神经网络中的前向传播训练单个样本: 第一层: z[1]=w[1]x+b[1]a[1]=g(z[1])\begin{array}{l} {z^{[1]}} = {w^{[1]}}x ...
(1-2)神经网络与深度学习 | 浅层和深层神经网络
目录浅层神经网络神经网络的表示计算神经网络的输出单个样本前向传播多个样本前向传播激活函数 sigmoid函数与tanh函数 Relu函数和Leaky Relu函数使用非线性激活函数原因 ...
深度学习笔记第一门课第四周：深层神经网络
本文是吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分. 作者:黄海广[2] 主要编写人员:黄海广.林兴木(第四所有底稿,第五课第一二周,第三周前三节).祝彦森:(第三课所有底稿).贺志尧(第五课第三周底稿). ...
DeepLearning.AI第一部分第四周：深层神经网络
文章目录 4.1深层神经网络(Deep L-layer neural network) 4.2前向传播和反向传播(Forward and backward propagation) 4.3举例说明前向 ...
第08课：深层神经网络（DNN）
上一篇是实战内容,我们使用 Python 一步步搭建了一个最简单的神经网络模型,只包含单层隐藏层.并使用这个简单模型对非线性可分的样本集进行分类,最终得到了不错的分类效果.本文将继续从深度神经网络入手 ...
吴恩达《神经网络与深度学习》精炼笔记（5）-- 深层神经网络
上节课我们主要介绍了浅层神经网络.首先介绍神经网络的基本结构,包括输入层,隐藏层和输出层.然后以简单的2 layer NN为例,详细推导了其正向传播过程和反向传播过程,使用梯度下降的方法优化神经网络参 ...

4.6 搭建深层神经网络块

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