第四节课-反向传播&&神经网络1

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2017-08-14 这节课的主要内容是反向传播的介绍,非常的详细,还有神经网络的部分介绍,比较简短. 首先是对求导,梯度的求解.反向传播的核心就是将函数进行分解,分段求导,前向计算损失,反向计算各个单元的梯度,即代表各个单元对于最后结果的影响力.因为神经网络一般过于庞大,所以采取分段求导会比较实际,所以引入了 computational graph. 课程下来,对于整个求解梯度的过程有了更好的理解.总结: 然后就是介绍了神将网络的一点知识.…

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AI 反向传播神经网络

反向传播(Back Propagation,简称BP)神经网络…

【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—编程作业 Programming Exercise 4—反向传播神经网络

课程笔记 Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 9_Neural Networks learning 作业说明 Exercise 4,Week 5,实现反向传播 backpropagation神经网络算法, 对图片中手写数字 0-9 进行识别. 数据集 :ex4data1.mat.手写数字图片数据,5000个样例.每张图片20px * 20px,也就是一共400个特征.数据集X维度为5000 * 400 ex4weights.mat.神经网络每一层的权重. 文件…