如上图所示的两层神经网络，

单样本向量化：                                                                                 多样本向量化：

for i=1 to 4：

　　z[1](i)　　=　　W[1](i)　　x(i) 　　+　　b[1](i)                                       Z[1]　　=　　W[1]　　X+　　b[1]

(4,1)               (4,3)        (3,1)             (4,1)                              (4,4)          (4,3)       (3,4)         (4,4)

　　a[1](i)　　=sigmoid(　z[1](i)  )　　                                                 A[1]　　=　　sigmoid(　Z[1]   )

　　(4,1)                         (4,1)                                                       (4,4)                              (4,4)

　   z[2](i)　　=　　W[2](i)　a[1](i)　  +       b[2](i)                                        Z[2]　　=　　W[2]　　A[1]　　+　　b[2]

(1,1)               (1,4)        (4,1)             (1,1)                             (1,4)                (1,4)     (4,4)              [1,4]

　　a[2](i)　　=sigmoid(　z[2](i)  )                                                        A[2]　　=　　sigmoid(　Z[2]　)

(1,1)                          (1,1)                                                      (1,4)                               (1,4)

课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第三周（Shallow neural networks）—— 1、两层神经网络的单样本向量化表示与多样本向量化表示的更多相关文章

  1. Deep Learning入门视频（上）_一层/两层神经网络code

    关于在51CTO上的深度学习入门课程视频(9)中的code进行解释与总结: (1)单层神经网络: #coding:cp936 #建立单层神经网络,训练四个样本, import numpy as np ...

  2. 吴恩达《深度学习》-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-第三周：浅层神经网络(Shallow neural networks) -课程笔记

    第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 3.1 神经网络概述(Neural Network Overview) 使用符号$ ^{[

  3. 【面向代码】学习 Deep Learning（三）Convolution Neural Network(CNN)

    ========================================================================================== 最近一直在看Dee ...

  4. 课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第二周（Basics of Neural Network programming）—— 4、Logistic Regression with a Neural Network mindset

    Logistic Regression with a Neural Network mindset Welcome to the first (required) programming exerci ...

  5. 课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第一周（Introduction to Deep Learning）—— 2、10个测验题

    1.What does the analogy “AI is the new electricity” refer to?  (B) A. Through the “smart grid”, AI i ...

  6. 课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第一周（Introduction to Deep Learning）—— 1、经常提及的问题

    Frequently Asked Questions Congratulations to be part of the first class of the Deep Learning Specia ...

  7. 课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第二周（Basics of Neural Network programming）—— 3、Python Basics with numpy (optional)

    Python Basics with numpy (optional)Welcome to your first (Optional) programming exercise of the deep ...

  8. 课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第一周（Introduction to Deep Learning）—— 0、学习目标

    1. Understand the major trends driving the rise of deep learning.2. Be able to explain how deep lear ...

  9. 课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第二周（Basics of Neural Network programming）—— 0、学习目标

    1. Build a logistic regression model, structured as a shallow neural network2. Implement the main st ...

  10. 课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第二周（Basics of Neural Network programming）—— 2、编程作业常见问题与答案（Programming Assignment FAQ）

    Please note that when you are working on the programming exercise you will find comments that say &q ...

随机推荐

  1. jquery checkbox反复调用attr('checked', true/false)只有第一次生效 Jquery 中 $('obj').attr('checked',true)失效的几种解决方案

    1.$('obj').prop('checked',true) 2. $(':checkbox').each(function(){ this.checked=true; }) 为什么:attr为失效 ...

  2. POJ 3388 Japanese Puzzle (二分)

    题意:给你一个n*n 的图,你总共有k 种花砖,告诉你每一种花砖的个数,让你随便安排它们的位置,问你最多有多少行和第一行是一样,并且要输出第一行的一定存在的图案. 析:首先这个题如果读懂了题意,一点也 ...

  3. UVa 11077 Find the Permutations (计数DP)

    题意:给定 n 和 m,问你在 1 ~ n 的所有排列中,有多少个排列满足至少要交换 m 次才能变成 1 2 3 ... n. 析:首先,先考虑一下,某个排列,要变成 1 2 3 .. n,最少要交换 ...

  4. Event.target和Event.currentTarget的区别

    <style> * { margin:0; padding:0; list-style:none; } #ul { width:400px; height:250px; margin:0 ...

  5. MySQL 安装与使用（三）

    操作系统:CentOS release 5.10 (Final) MySQL版本:5.1.72-community 占位学习与编辑中……

  6. LoadIcon

    1.LoadIcon(HINSTANCE hInstance,LPCSTR lpIconName);该函数从与 hInstance 模块相关联的可执行文件中装入lpIconName指定的图标资源,仅当 ...

  7. offsetHeight、scrollHeight、clientHeight、height

    对这几项进行彻底研究. 第一步:纯净div,没有margin,padding,border,height设置为200px. 添加滚动条,overflow:scroll,结果div的高度被压缩,因为被滚 ...

  8. 配置weblogic nodemanager管理器

    [内容提示]:看了一场皇族对阵OMG的比赛,失落 .皇族又输了..  可爱的UZI...   我承认我是逗比,看了3天节点管理器才明白点东西 .笨笨 .. 废话不多说,上图!所有的故意围绕一张图开始了 ...

  9. issubclass ,isinstance,反射

    issubclass() 函数 issubclass() 方法用于判断参数 class 是否是类型参数 classinfo 的子类. 语法 以下是 issubclass() 方法的语法: issubc ...

  10. linux 查询搜索文件指令

    一.which(寻找[执行档]) 二.whereis(由一些特定的目录中寻找文件文件名) 三.locate/updatedb 四.find 个人记录方便自用