菜鸡沈-CSDN博客

原创【吴恩达系列】machine learning课程补充----反向传播-优化算法+参数分析(L2正则/参数共享)

补充反向传播的优化算法1.4. 参考资料反向传播的优化算法1.参数更新在通过整个神经网络的一次正向过程之后，输出就是一个预测值 y^\hat{y}y^。可以计算损失函数 LLL，这个案例中我们使用对数损失函数(log loss):L(y^,y)=[−ylog⁡(y^)−(1−y)log⁡(1−y^)] L(\hat{y},y)=[-y\log(\hat{y})-(1-y)\log(1-\hat{y})]L(y^,y)=[−ylog(y^)−(1−y)log(1−y^)] 对任意的一个

2020-05-19 01:34:38 442

原创【吴恩达系列】machine learning课程week4/5----神经网络

Week4：神经网络1. 非线性回归的困境2. 神经网络的模型表示3. 前向传播和反向传播3.1 前向传播过程（Forward Propagation）3.2 代价函数3.3 反向传播过程（Back Propagation）3.4 神经网络的训练过程3.5 编程算法实现3.5.1 参数展开（Unrolling Parameters）3.5.2 梯度校验（Gradient Checking）3.5.3 权值初始化3.6 前向传播的应用3.6.1 逻辑运算3.6.1 多元分类4. 神经网络使用步骤总结5. 代码

2020-05-17 01:06:03 387

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