为什么θ的维度是Sj+1*(Sj+1)?

课堂PPT没有两层单元个数不同的状态,故举一个例子就知道了

and sj+1=4, so sj+1×(sj+1)=4×3.

编程作业: Multi-class Classification and Neural Networks难点记录

1.displayData函数工作原理

2.fmincg的工作原理

Week4:Neural Networks难点记录的更多相关文章

  1. tensorfolw配置过程中遇到的一些问题及其解决过程的记录(配置SqueezeDet: Unified, Small, Low Power Fully Convolutional Neural Networks for Real-Time Object Detection for Autonomous Driving)

    今天看到一篇关于检测的论文<SqueezeDet: Unified, Small, Low Power Fully Convolutional Neural Networks for Real- ...

  2. Andrew Ng 的 Machine Learning 课程学习 (week4) Multi-class Classification and Neural Networks

    这学期一直在跟进 Coursera上的 Machina Learning 公开课, 老师Andrew Ng是coursera的创始人之一,Machine Learning方面的大牛.这门课程对想要了解 ...

  3. A review of learning in biologically plausible spiking neural networks

    郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Contents: ABSTRACT 1. Introduction 2. Biological background 2.1. Spik ...

  4. Machine Learning - 第5周(Neural Networks: Learning)

    The Neural Network is one of the most powerful learning algorithms (when a linear classifier doesn't ...

  5. Reducing the Dimensionality of data with neural networks / A fast learing algorithm for deep belief net

    Deeplearning原文作者Hinton代码注解 Matlab示例代码为两部分,分别对应不同的论文: . Reducing the Dimensionality of data with neur ...

  6. 第十四章——循环神经网络(Recurrent Neural Networks)(第一部分)

    由于本章过长,分为两个部分,这是第一部分. 这几年提到RNN,一般指Recurrent Neural Networks,至于翻译成循环神经网络还是递归神经网络都可以.wiki上面把Recurrent ...

  7. 第十四章——循环神经网络(Recurrent Neural Networks)(第二部分)

    本章共两部分,这是第二部分: 第十四章--循环神经网络(Recurrent Neural Networks)(第一部分) 第十四章--循环神经网络(Recurrent Neural Networks) ...

  8. Recurrent Neural Networks(RNN) 循环神经网络初探

    1. 针对机器学习/深度神经网络“记忆能力”的讨论 0x1:数据规律的本质是能代表此类数据的通用模式 - 数据挖掘的本质是在进行模式提取 数据的本质是存储信息的介质,而模式(pattern)是信息的一 ...

  9. 深度学习基础(四) Dropout_Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors

    该笔记是我快速浏览论文后的记录,部分章节并没有仔细看,所以比较粗糙. 从摘要中可以得知,论文提出在每次训练时通过随机忽略一半的feature detectors(units)可以极大地降低过拟合.该方 ...

随机推荐

  1. CodeForces765B

    B. Code obfuscation time limit per test:2 seconds memory limit per test:512 megabytes input:standard ...

  2. webpack2引入bootstrap的坑

    在webpack官网教程的代码分离-css章节中,给出的例子是这样的. //安装 ExtractTextWebpackPlugin 如下 npm install --save-dev extract- ...

  3. Visualizing CNN Layer in Keras

    CNN 权重可视化 How convolutional neural networks see the world An exploration of convnet filters with Ker ...

  4. 网鼎杯 pwn 记录

    题目位置 https://gitee.com/hac425/blog_data/tree/master/wdb babyheap 通过分配和释放构建 2 个 fastbin 链 利用 show 功能, ...

  5. 导出PDF乱码

     客户问题: 客户环境 LINUX系统weblogic10.3.0.0 用weblogic自带 JDK160_05 导出PDF中文字体全是口 解决方法: 客户的说他们的测试服务器和生产服务器环境是 ...

  6. request对象方法

    1.html <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/htm ...

  7. centos7安装magento随记 这就是个坑,果断放弃

    在centos7通过yum安装PHP7,首先在终端运行:rpm -Uvh https://mirror.webtatic.com/yum/el7/webtatic-release.rpm提示错误:er ...

  8. redis介绍(2)简单安装

    我分两种方式讲解 window 下载地址:https://github.com/MSOpenTech/redis/releases. Redis 支持 32 位和 64 位.这个需要根据你系统平台的实 ...

  9. Week6——Lifecycle of JSF and Facelets

    一.JSF生命周期 JSF是基于事件驱动.JSF生命周期分为两个主要阶段:执行阶段和渲染阶段. 1.执行阶段 分为六个阶段: 恢复视图阶段 当客户端请求一个JavaServer Faces页面时,Ja ...

  10. Mysql5.7 的错误日志中最常见的note级别日志解释

          在使用mysql5.7的时候,发现了不少在mysql5.6上不曾见过的日志,级别为note, 最常见的note日志以下三种,下面我们来逐个解释. 第一种,Aborted connectio ...