Neural Networks and Deep Learning 整理（二）
反向傳播（backpropagation）
權重矩陣
偏置向量
帶權輸入z
反向傳播的⽬標是計算代價函式 C 分別關於 w 和 b 的偏導數 ∂C/∂w 和 ∂C/∂b
hadamard演算法
四個基本方程的證明主要靠 大學的導數知識，編輯公式太麻煩。
在觀察權重矩陣對最後代價的影響，以變化率的形式
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公式太麻煩，沒寫公式。 交叉熵函式作為代價函式 用求導推理說明了這樣比二次代價函式（方差的形式）要更好一些，即導數和（y-a）成正比。 一開始期望值和輸出的差別越大，下降的速度
Neural Networks and Deep Learning 整理
之前看了一些吳恩達的視訊和大話機器學習的一部分東西。選擇記錄的這本書頁數比較少，但是可以作為一個不錯的總結記錄。 權重，w1, w2, . . .，表⽰相應輸⼊對於輸出重要性的實數。神經元的輸出，0 或者 1，則由分配權重後的總和 ∑j wjxj ⼩於
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第四節，Neural Networks and Deep Learning 一書小節(上)
rain 集合 最大值 劃分 import {0} mar result bsp 最近花了半個多月把Mchiael Nielsen所寫的Neural Networks and Deep Learning這本書看了一遍，受益匪淺。 該書英文原版地址地址：http://neur
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交叉熵定義了兩個概率分佈之間的距離，因為是概率分佈 所以又引入softmax變為概率的形式 相加還是1 3 shallow neural network 神經網路輸入層不算 上
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分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！
如何免費學習coursera上吳恩達的Neural Networks and Deep Learning課程
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