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神经网络简介

难度初级
时长50分
学习人数
综合评分8.40
68人评价 查看评价
8.4 内容实用
8.5 简洁易懂
8.3 逻辑清晰

最赞回答 / 慕工程8545273
你可以这样理解:因为权重是给定的,所以权重矩阵的分母之和是一个定值,除以它并不会对归一化的结果产生影响。之前除以权重矩阵的分母之和是为了能够得到一个0~1之间的归一化值,忽略它的目的是为了使矩阵乘法比较容易辨认

最新回答 / MariaBrown
正好对应于最开始的神经网络图,输入层、隐含层4个节点、输出层,由此,a对应应该是4*1矩阵。

最新回答 / 笑不成
公式是有问题,可能是怕看的人害怕所以简化了,毕竟只是一门理论常识课

最新回答 / 芸酱
leaky relu:<...图片...>ai是(1,+∞)区间内的固定参数。<...图片...>

最新回答 / 慕者_员
吴恩达的机器学习视频https://study.163.com/course/introduction/1004570029.htm

最赞回答 / 李爱菊
指的矩阵,如果是4*1,指的是4行1列。如果是1*4指的是1行4列。w是3行4列的,w转置后变成4行3列的,这时候输入的x是3行1列的,则w的转置乘以x变为4行3列乘以3行1列,则结果是4行1列,加上b为4行1列,则隐含层输出的是4行1列的值。不知是否能听懂?

最赞回答 / 霸道灬小胖
如果强行解释的话,你仔细看那堆公式,下面的点才是乘,我觉得这个*在这里表示除

最新回答 / 旅行的癞蛤蟆
可以根据y来进行反向传递来调整,我也不是看得很明白。多看几遍啦 。。。

最新回答 / pardon110
这些自个儿看资料吧,当你做出来你就真正的理解了。
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课程须知
1、机器学习基础知识 2、直观讲解神经网络核心原理
老师告诉你能学到什么?
1、神经网络的历史 2、激励函数,损失函数,梯度下降等机器学习概念 3、神经网络的学习训练过程 4、直观分析反向传播算法

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