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深层神经网络
深层神经网络就是有更多个隐藏层的神经网络
矩阵的维度
矩阵维度和矩阵导数的维度一致
X^{[l]}: (n^{[l]}, m)
W^{[l]}: (n^{[l]}, n{[l-1]}) dW^{[l]} = W^{[l]} b^{[l]}: (n^{[l]}, 1) db^{[l]} = b^{[l]} Z^{[l]}: (n^{[l]}, 1) A^{[l]} = Z^{[l]}
前向和反向传播
参数 VS 超参数
- 参数： W b
- 超参数: 用来控制 W 和 b 的参数
- 学习率: alpha
- 迭代次数：N
- 层数：L
- 每层的神经元个数：n
- 激活函数
这和大脑有什么关系
没啥关系，仅是类比
- 神经元有多个树突（输入），一个轴突（输出）
- 多个神经元相互连接成网，传递和处理复杂信息。