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摘要： 深层神经网络 最重要的是要让整个过程向量化以加快运行速度，这里给出矩阵的大小. 假设一共有 $\mathrm{L}$ 层，$\mathrm{m}$ 个训练样本，每一层的节点数量为 $\mathrm{n[l]}$ $\mathrm{W[l] = (n[l], n[l - 1])}$, $\mathrm 阅读全文

摘要： 双层神经网络 作业 01 只用了单层神经网络实现分类，这次用单隐藏层神经网络来实现 注：$\mathrm{\times}$ 代表正常的矩阵乘法，$\mathrm{*}$ 代表数乘或者矩阵对应位置相乘. 输入 $\mathrm{m}$ 个训练样本，每个样本有 $\mathrm{n[0]}$ 个特征 正 阅读全文