文件名称：Neural-Network-from-Scratch:从头开始实现通用L层神经网络
文件大小：4.97MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-08 03:42:27
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从头开始实现L层神经网络 1.定义通用L层神经网络的辅助函数 这些函数还可用于为其他数据集定义具有不同配置的NN。 介绍 初始化参数（W，b） 正向传播-[线性-> Relu] *（L-1次）-> [线性-> S型] 成本函数 向后传播 参数更新 2.使用助手功能进行图像分类 定义NN配置 导入数据集 训练NN（正向传播，向后传播，权重更新） 缓存权重 在测试数据集上测试NN 1.定义通用L层NN的辅助函数 1.1引言 要构建L层NN，我们需要一些辅助函数，这些函数对于实现简单的NN很有用。 这些将是通用功能，也可以与其他数据集一起使用。 [线性-> Relu]用于（1,2,3 ... L-1层） [L-层]的[线性-> S型] [Gradient's]（ ） 方面 Zi = Wi。 A_previous + bi Ai = activation_funtion（Zi
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Neural-Network-from-Scratch-master
----README.md(13KB)
----parameters.pkl(1.88MB)
----L-layer Neural Network from Scratch.ipynb(103KB)
----datasets()
--------test_catvnoncat.h5(602KB)
--------train_catvnoncat.h5(2.45MB)
----utils.py(869B)
----images()
--------13.png(6KB)
--------first.jpg(95KB)
--------Gradients Equations.jpg(293KB)
--------output_25_1.png(12KB)
--------output_28_2.png(19KB)
--------14.png(12KB)
--------output_19_3.png(17KB)
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--------15.png(29KB)
--------output_24_1.png(11KB)