吳恩達深度學習課程筆記-3
01. 神經網絡和深度學習 第四周 深層神經網絡 4.1 & 4.2 深層神經網絡 logistic回歸模型可以看作一層網絡，通過增加隱藏層的層數，就可以得到深層網絡了。 4.3 檢查矩陣的維數 確保神經網絡計算正確的有效方法之一就是檢查矩陣的維數，包括數據矩陣、參數 ...
原文：吳恩達深度學習課程筆記
神經網絡和深度學習 課程 深度學習概述 神經網絡的編程基礎 邏輯回歸代價函數與梯度下降 計算圖與邏輯回歸中的梯度下降 向量化 向量化邏輯回歸 向量化 logistic 回歸的梯度輸出 Python 中的廣播 關於 python numpy 向量的說明 logistic 損失函數的解釋 神經網絡概述 神經網絡的表示 計算一個神經網絡的輸出 多樣本向量化 激活函數 激活函數的導數 神經網絡的梯度下降 ...
2018-08-11 17:42 0 5574 推薦指數：
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