摘要:
本文主要是练习神经网络中的一些题目,从神经网络的相关模型到最后训练模型并打印结果 阅读全文
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posted @ 2025-05-21 20:12
小西贝の博客
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本节课主要介绍了浅层神经网络。首先,我们简单概述了神经网络的结构:包括输入层,隐藏层和输出层。然后,我们以计算图的方式推导了神经网络的正向输出,并以向量化的形式归纳出来。接着,介绍了不同的激活函数并做了比较,实际应用中根据不同需要选择合适的激活函数。激活函数必须是非线性的,不然神经网络模型起不了任何作用。然后,我们重点介绍了神经网络的反向传播过程以及各个参数的导数推导,并以矩阵形式表示出来。最后,介绍了权重随机初始化的重要性,必须对权重W进行随机初始化操作。 阅读全文
本节课主要介绍了浅层神经网络。首先,我们简单概述了神经网络的结构:包括输入层,隐藏层和输出层。然后,我们以计算图的方式推导了神经网络的正向输出,并以向量化的形式归纳出来。接着,介绍了不同的激活函数并做了比较,实际应用中根据不同需要选择合适的激活函数。激活函数必须是非线性的,不然神经网络模型起不了任何作用。然后,我们重点介绍了神经网络的反向传播过程以及各个参数的导数推导,并以矩阵形式表示出来。最后,介绍了权重随机初始化的重要性,必须对权重W进行随机初始化操作。 阅读全文
posted @ 2025-05-21 19:59
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posted @ 2025-05-21 14:56
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