DeepLearning.ai学习笔记（一）神经网络和深度学习--Week4深层神经网络
一、深层神经网络 深层神经网络的符号与浅层的不同，记录如下： 用\(L\)表示层数,该神经网络\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)层的神经元的数量，例如\(n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\) \(a^{[l ...
原文：TensorFlow学习笔记（二）深层神经网络
一 深度学习与深层神经网络 深层神经网络是实现 多层非线性变换 的一种方法。 深层神经网络有两个非常重要的特性：深层和非线性。 . 线性模型的局限性 线性模型：y wx b 线性模型的最大特点就是任意线性模型的组合仍然还是线性模型。 如果只通过线性变换，任意层的全连接神经网络和单层神经网络模型的表达能力没有任何的区别，它们都是线性模型。然而线性模型能够解决的问题是有限的。 如果一个问题是线性不可分 ...
2018-06-09 10:55 0 941 推荐指数：
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