
一个只有一个隐藏层的神经网络,他只有一个隐藏层,一个输出层
单样本处理

对一个节点,有



得到第二层

回过头来,对第一层,进一步抽象成向量

得到这么一个结果图

到这里,对于一个输入样本的处理就结束了
多样本处理
对m个样本,可以有用循环来处理

但是由于for循环十分缓慢,所以可以考虑再进一步向量化
这里主要是因为像python的numpy模块都利用了计算机的单指令多计算流特性,对同一计算任务的大量重复,可以节省很多时间。这也是GPU为什么在图形计算上好用的原因。
这里对m个x进一步向量化为X

注:这里大多数图片引用了吴恩达老师的课件内容,有兴趣的朋友可以去网易云课堂或者吴恩达老师的deeplearning网站了解。如有引用不妥,还请斧正。
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