本文是吴恩达深度学习课程第一门课3.4节的总结
单个样本输出公式如下所示：
当扩展到m的样本时，可以用for循环来实现多个样本的神经网络输出值计算，在《AI数学基础6——向量化（Vectorization）》已证明。
a表示神经元输出，方括号上标表示神经元所在的层数，圆括号上标表示第几个训练样本
m个训练样本向量化后，可以得到公式如下：
m个样本的for循环计算，就被优化为这个矩阵计算公式了。
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单个样本输出公式如下所示：
当扩展到m的样本时，可以用for循环来实现多个样本的神经网络输出值计算，在《AI数学基础6——向量化（Vectorization）》已证明。
a表示神经元输出，方括号上标表示神经元所在的层数，圆括号上标表示第几个训练样本
m个训练样本向量化后，可以得到公式如下：
m个样本的for循环计算，就被优化为这个矩阵计算公式了。
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本文标题：AI数学基础10——多个样本神经网络输入公式
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/lzpcdftx.html
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