吳恩達深度學習課程筆記
神經網絡和深度學習 課程 1-1深度學習概述 2-1 神經網絡的編程基礎 2-2 邏輯回歸代價函數與梯度下降 2-3 計算圖與邏輯回歸中的梯度下降 2-4 向量化 2-5 向量化邏輯回歸 2-6 向量化 logistic 回歸的梯度輸出 2-7 Python ...
原文：吳恩達深度學習課程筆記-3
. 神經網絡和深度學習 第四周 深層神經網絡 . amp . 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。 . 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 參數矩陣等。注意深度學習或者說編程時所說的矩陣維數往往指的是矩陣的形狀，並不是嚴格的數學概念。 數據矩陣的維數：行數等於特征數，列數等於樣本數 參 ...
2020-01-27 20:47 0 276 推薦指數：
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