吴恩达《机器学习》课程总结(9)神经网络的学习

9.1代价函数 (1)假设神经网络的训练样本有m个,每一个包含一组输入x和一组输出信号y,L表示神经网络的层数,Sl表示每一层的神经元个数,SL代表最后一层中处理单元的个数。 则代价函数为(同样不对θ0正则化): 9.2反向传播算法 前向传播算法: 用δ表示误差,则δ(4)=a(4)-y 前一层的误...

吴恩达《机器学习》课程总结(8)神经网络表述

8.1非线性假设 (1)无论线性回归还是逻辑回归当特征量太多时,计算的负荷会非常大。如50x50像素有2500特征,如果两两组合将会有25002/2个(接近300万个特征)。普通的线性回归和逻辑回归模型不能有效处理这么多特征,这时候需要用神经网络了。 8.2神经元和大脑 大脑的某一块可以经过学习,学...

Andrew Ng机器学习课程笔记--week4(神经网络)

Neural Networks: Representation 一、 内容概要 Neural Network Model Representation 1 Model Representation 2 Applications Examples and Intuitions 1 Examples a...

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