在较深的隐藏层中，能够将基础特征组合成较为复杂的特征组合。
参数：即W和b
超参数：
超参数的取值会决定W和b 的值，从而影响神经网络的效果以及其训练速度等。
超参数的设定往往需要根据经验取一个合适的值，然后根据应用效果、调整目标等进行更新来优化神经网络。
其实跟浅层神经网络没有什么差异，只是需要进行的运算步骤比较多而已。
但是要在实现矩阵运算的时候注意矩阵之间的shape是否匹配，可以有效避免很多bug。
深层神经网络 什么是深层神经网络及其标记表示，如图 深层神经网络中的前向传播 类比浅层神经网络的计算，一级一级算过...
吴恩达《神经网络和深度学习》课程笔记 1. 深层神经网络 为什么深层神经网络可以达到很好的效果？ 可以这样理解深层...
三、深层神经网络 1.为什么需要深层？ 在较深的隐藏层中，能够将基础特征组合成较为复杂的特征组合。 2.参数和超参...
浅层、深层神经网络对比 深层神经网络符号定义： 表示神经网络的层数； 表示第层神经元个数； 表示第层神经元激活值；...
第四章：深层神经网络 * 4.1深度学习与深层神经网络 * 4.1.1线性模型的局限性 * 4.1.2激活...
1.深层神经网络 3.核对矩阵的维数 4.为什么使用深层表示 5.搭建深层神经网络块 6.前向和反向传播 7.参数...
0.概述 深层神经网络存在的问题(从当前层的输入的分布来分析)：在深层神经网络中，中间层的输入是上一层神经网络的输...
梯度下降公式，包括向量化 深层神经网络表示，注意一些参数的数值 深层神经网络的前向传播，注意右边矢量化的内容 某一...
1. 深层神经网络（Deep L-layer Neural network） 什么是深度神经网络呢？ 首先，我们之...
20181125 qzd 深度学习与深层神经网络 损失函数定义 神经网络优化 进一步优化
本文标题：三、深层神经网络
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/dguzfqtx.html
网友评论