DeepLearning.ai學習筆記（一）神經網絡和深度學習--Week4深層神經網絡
一、深層神經網絡 深層神經網絡的符號與淺層的不同，記錄如下： 用\(L\)表示層數,該神經網絡\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)層的神經元的數量，例如\(n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\) \(a^{[l ...
原文：TensorFlow學習筆記（二）深層神經網絡
一 深度學習與深層神經網絡 深層神經網絡是實現 多層非線性變換 的一種方法。 深層神經網絡有兩個非常重要的特性：深層和非線性。 . 線性模型的局限性 線性模型：y wx b 線性模型的最大特點就是任意線性模型的組合仍然還是線性模型。 如果只通過線性變換，任意層的全連接神經網絡和單層神經網絡模型的表達能力沒有任何的區別，它們都是線性模型。然而線性模型能夠解決的問題是有限的。 如果一個問題是線性不可分 ...
2018-06-09 10:55 0 941 推薦指數：
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