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反向传播算法
PyTorch笔记 - 优化模型参数
参考:OPTIMIZINGMODELPARAMETERS梯度
反向传播算法
,更新参数SGD->Adamdataset->dataloader,train_dataloader训练,test_dataloader
SpikeKing
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2022-12-11 21:23
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作业4:第四章课后习题
习题4-8为什么在用
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进行参数学习时要采用随机参数初始化的方式而不是直接令w=0,=0?习题4-9梯度消失问题是否可以通过增加
cdd04
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2022-12-11 09:00
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神经网络算法可以用来干什么
BP(BackPropagation)算法又称为误差
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,是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP神经网络算法在理论上可以逼近任意函数,基本的结
aifans_bert
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卷积神经网络处理MNIST数据集原理总结
卷积神经网络是一种前馈神经网络,可以通过
反向传播算法
来优化结构,求解未知参数,常用于处理大型图片,包括卷积层和池化层。
王唤OvO
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2022-12-11 01:49
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NNDL 作业9:分别使用numpy和pytorch实现BPTT
6-1P:推导RNN
反向传播算法
BPTT.6-2P:设计简单RNN模型,分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子,并代入数值测试.importtorchimportnumpyasnpclassRNNCell
HBU_Hbdwhb
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2022-12-11 01:15
pytorch
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神经网络的学习是网络的权值调整问题,连接权值有两种方式通过设计算法确定网络按照一定规划得到(
反向传播算法
,HopFiled算法)
反向传播算法
由两次通过网络不同层的传播组成,一次前向传播,一次反向传播。
danyow-4
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2022-12-10 13:45
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聚类
神经网络模型的描述 - 简单的神经网络模型
20世纪50年代末,Rosenblatt提出了感知器模型,1982年,Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型,1986年,Rumelhart及LeCun等学者提出了多层感知器的
反向传播算法
等
aifans_bert
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2022-12-10 07:36
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反向传播与梯度下降算法在深度学习中最重要的算法莫过于
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(BackPropagation,BP)和梯度下降算法(GradientDescent,GD),从宏观上理解深层神经网络中的这两个算法,前项传播经激活函数输入到后一层
Reflect2022
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AI进阶之路
深度学习
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反向传播算法
BPTT(Backpropagation through time)
本文是读“RecurrentNeuralNetworksTutorial,Part3–BackpropagationThroughTimeandVanishingGradients”的读书笔记,加入了自己的一些理解,有兴趣可以直接阅读原文。1.算法介绍这里引用原文中的网络结构图其中xxx为输入,sss为隐藏层状态,o为输出,按时间展开为了与文献中的表示一致,我们用y^\hatyy^来代替o,则st
snaillup
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深度学习
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基于时间的
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BPTT(BackPropagationTroughTime)将RNN展开之后,,前向传播(ForwardPropagation)就是依次按照时间的顺序计算一次就好了,反向传播(BackPropagation
Tipo面包饼干宝宝
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2022-12-09 10:40
深度学习
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RNN
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(一)
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理解 (Back-Propagation)
本文参考deeplearningbook.org一书第六章6.5Back-PropagationandOtherDifferentiationAlgorithms
反向传播算法
分为两篇来讲,第一篇讲概念理解
大豆木南
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2022-12-09 10:37
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随时间
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(BPTT)笔记
随时间
反向传播算法
(BPTT)笔记1.
反向传播算法
(BP)以表达式f(w,x)=11+e−(w0x0+w1x1+w2)f(w,x)=\frac{1}{1+e^{-(w_0x_0+w_1x_1+w_2)}
会飞的鱼chelmx
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2022-12-09 10:35
深度学习
算法
深度学习
rnn
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《基于eigen3多层感知机的
反向传播算法
实现》
《基于eigen3多层感知机的
反向传播算法
实现》Deeplearning现在有四大范式MLP、CNN、RNN、Attention,一般featureextractor会是CNN、RNN,semanticinfo
TimTargaryen
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2022-12-09 10:27
算法
神经网络
RNN的
反向传播算法
(Backpropagation)
英文详细解析:https://neptune.ai/blog/understanding-gradient-clipping-and-how-it-can-fix-exploding-gradients-problem
子燕若水
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2022-12-09 10:22
cuda&深度学习环境
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rnn
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【通俗推导】人人都能看懂的LSTM介绍及
反向传播算法
点击上方“机器学习与生成对抗网络”,关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货!作者陈楠知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/83496936编辑机器学习算法与自然语言处理著作权归作者,文仅分享,侵删1.长短期记忆网络LSTMLSTM(Longshort-termmemory)通过刻意的设计来避免长期依赖问题,是一种特殊的RNN。长时间记住信息实际上是LSTM的默认行为,而不是需
机器学习与AI生成创作
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2022-12-09 07:40
算法
网络
神经网络
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深度学习
pytorch自学之一:梯度下降算法和
反向传播算法
导数与神经网络的故事给出一堆属性,通过神经网络,预测出来一个值。这就是神经网络工作原理,当然,这些神经网络里有很多数学知识我们慢慢的道来!(问题来了)预测出来的值不一定是我们需要的值,或者说与我们的值可能会有一定误差(错误是可以避免的,但是误差是不能的,对吧)。那么我们怎么样调整参数,才能将使我们的预测结果变得准。或者换种说法:我们怎么能够将误差调整到最小,甚至是零(零就说明与真实值一样)也就是说
眼泪 相思雨
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2022-12-08 18:35
技术教程
算法
pytorch
神经网络的层参数维度(14)---《深度学习》
我们了解神经网络中的梯度下降算法,
反向传播算法
,损失函数等等,现在我们参考MichaelNielsen实现自己的神经网络构建和梯度下降算法和
反向传播算法
等等的实现!
阿华Go
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2022-12-08 14:58
深度学习
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NNDL 作业9:分别使用numpy和pytorch实现BPTT
目录6-1P:推导RNN
反向传播算法
BPTT.6-2P:设计简单RNN模型,分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子,并代入数值测试.参考6-1P:推导RNN
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BPTT.6-2P:设计简单
喝无糖雪碧
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2022-12-08 11:04
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沐一mu
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2022-12-08 06:30
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深度学习
人工智能
自学神经网络系列—— 9 卷积神经网络CNN
卷积神经网络1卷积神经网络背景2卷积神经网络的基础知识2.1卷积2.2卷积神经网络结构2.3卷积核的填充和步幅3卷积神经网络的学习3.1卷积的导数3.2
反向传播算法
4其他卷积1卷积神经网络背景CNN(ConvolutionNeuralNetwork
ML_python_get√
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2022-12-08 02:21
机器学习自学
cnn
神经网络
深度学习
为什么神经网络用python而不用c语言_用C语言从头开始实现一个神经网络
注意:本文假设您了解
反向传播算法
背后的数学原理。如果你不熟悉,请参考这个。我们的目标是建立一个通用的框架,其中的层数和神经元将由
weixin_39602005
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2022-12-07 20:21
Tensorflow.keras小案例Mnist数字识别
1.深度学习框架①主流框架:封装了优化器和
反向传播算法
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我家住在罗马
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2022-12-07 20:41
【计算机视觉】基础神经网络
基础神经网络神经元和多层感知机误差
反向传播算法
例题:https://blog.csdn.net/qq_39276337/article/details/120414795本质上是链式求导法则
半山乱步
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2022-12-07 17:22
计算机视觉
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计算机视觉
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神经网络入门(一)
激活函数的作用与性质2.2Sigmoid型函数2.3Hard-Logistic函数和Hard-Tanh函数2.4ReLU函数2.5常见的激活函数及其导数4.前馈神经网络4.1前馈神经网络简介4.2参数学习5.
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叫我胡萝北
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2022-12-07 12:42
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lstm结构图_人人都能看懂的LSTM介绍及
反向传播算法
推导(非常详细)
1.长短期记忆网络LSTMLSTM(Longshort-termmemory)通过刻意的设计来避免长期依赖问题,是一种特殊的RNN。长时间记住信息实际上是LSTM的默认行为,而不是需要努力学习的东西!所有递归神经网络都具有神经网络的链式重复模块。在标准的RNN中,这个重复模块具有非常简单的结构,例如只有单个tanh层,如下图所示。图1RNN结构图LSTM具有同样的结构,但是重复的模块拥有不同的结构
weixin_39538877
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2022-12-06 20:18
lstm结构图
lstm需要优化的参数
NNDL 作业9:分别使用numpy和pytorch实现BPTT
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BPTT.6-2P:设计简单
蒂洛洛
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2022-12-06 15:54
pytorch
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cnn卷积神经网络_CNN(卷积神经网络)卷积核的特征提取
初学者在学习CNN时,往往会面临一个问题,知道CNN的输出是如何计算的,也知道如何利用基于链式求导法则的
反向传播算法
去训练网络,却不知
weixin_39636609
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2022-12-06 14:39
cnn卷积神经网络
halcon边缘提取颜色相近
机器学习——拟合神经网络参数
09.拟合神经网络参数代价函数衡量预测值与真实值差异的函数在神经网络中,每一个神经元都有代价函数和正则化函数,以此进行反向传播,减小误差值
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为了求损失函数对每个需要更新的参数的偏导,让代价函数最小化得出误差后返回隐藏层的偏导函数
荒野的雄狮
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2022-12-06 11:01
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【深度学习】 自编码器(AutoEncoder)
它基于
反向传播算法
与最优化方法(如梯度下降法),利用输入数据XXX本身作为监督,来指导神经网络尝试学习一个映射关系,从而得到一个重构输出XRX^RXR。在时间序列异常检测场景下,异
赵孝正
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2022-12-06 10:47
自然语言处理
深度学习
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神经网络
计算智能课程设计(以人事招聘为例的误差
反向传播算法
)
2021.11.30/2021.12.1/2021.12.2以人事招聘为例的误差
反向传播算法
实验目的理解多层神经网络的结构和原理,掌握
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对神经元的训练过程,了解反向传播公式。通过构
宁小胡
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2022-12-06 07:10
算法
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计算智能课程设计报告
点击领取实验报告计算智能课程设计报告实验一:基于感知机的鸢尾花分类一、实验题目:基于感知机的鸢尾花分类二、实验目的三、实验内容四、实验结果与分析实验二:以人事招聘为例的误差
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一、实验题目:以人事招聘为例的误差
反向传播算法
二
码猿小菜鸡
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2022-12-06 07:09
单纯分享
人工智能
算法基础
算法
机器学习
python
【深度学习】Hinton 最新研究:神经网络的未来是前向-前向算法
而梯度下降使用的通常是
反向传播算法
,所以一直以来,大脑是否遵循反向传播、是否有其它方式获得调整连接权重所需的梯度等问题都备受关注。
风度78
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2022-12-06 06:27
吴恩达机器学习作业Python实现(四):神经网络(反向传播)
目录神经网络可视化数据模型表示前向传播展开参数数据编码转化代价函数初始化参数正则化代价函数反向传播Sigmoid的梯度函数随机初始化反向传播梯度检测正则化神经网络参数优化可视化隐含层参考文章神经网络上一次练习中,实现了前馈神经网络,并用于预测手写数字,在本练习中,我们将实现
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Hyxx.
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2022-12-05 13:23
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一、多元分类之前讨论的神经网络都是以二元分类为目的进行介绍的。当我们有不止两种分类时(也就是y=1,2,3….y=1,2,3….y=1,2,3….),比如以下这种情况,该怎么办?如果我们要训练一个神经网络算法来识别路人、汽车、摩托车和卡车,在输出层我们应该有4个值。例如,第一个值为1或0用于预测是否是行人,第二个值用于判断是否为汽车。输入向量xxx有三个维度,两个中间层,输出层4个神经元分别用来表
Luo_LA
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2022-12-05 07:13
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(十)再探反向传播和神经网络优化
局部随机查找参数更新3.3沿着梯度反方向更新4.链式法则与反向传播5.梯度方向的参数更新策略6.学习率退火6.1学习率衰减策略基础6.2二阶优化方法6.3自适应学习率方法参考资料欢迎访问个人网络日志知行空间1.背景介绍
反向传播算法
是深度学习的基石
恒友成
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LzeKun
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Deep Review深度学习殿堂级综述-笔记
DeepReview深度学习殿堂级综述-笔记论文意义及主要内容论文结构1.引言2.监督学习3.
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4.卷积神经网络5.基于深度卷积神经网络的图片理解6.分布表示和语言类型7.循环神经网络(RNN
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20世纪50年代末,Rosenblatt提出了感知器模型,1982年,Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型,1986年,Rumelhart及LeCun等学者提出了多层感知器的
反向传播算法
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2022-12-04 07:38
ai智能写作
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模式识别系列(七)反向传播神经网络
目录1.反向传播神经网络的结构1.1神经网络概述1.2BP神经网络结构2.
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推导2.1什么是反向传播2.2BPNet反向传播推导1.反向传播神经网络的结构1.1神经网络概述 神经网络自GPU
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的改进BP神经网络算法(Matlab代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现文献来源,然后复现之:1概述SBP算法已成为用于训练多层感知器的标准算法,如图1所示。它是一种广义最小均方(LMS)算法,它最小化等于实际输出和所需输出之间误差平方和的标准。这个标准是:详细文章下载链接:https://ieeex
荔枝科研社
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2022-12-03 04:26
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神经网络预测预测与分类
matlab
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自编码器的理解与应用
是一种无监督学习,基于
反向传播算法
和最优化方法,利用数据x本身作为监督来指导神经网络学习一个映射关系h,得到一个重构输出y。这个y近似等于x。自编码器可以理解为试图让输出和输入一样的神经网络。
dlut0427
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反向传播算法
[5分钟深度学习]#02
反向传播算法
_哔哩哔哩_bilibili
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思想:利用求导的链式法则从后向前计算参数梯度值w和b的偏导与输入、输出和真实值有关求出对w和b的偏导分别为0.9和0.6,假设学习率为
今天也要debug
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2022-12-03 03:04
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深度学习
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LSTM的梯度、学习率、前项传播等
梯度:在每一次学习迭代中使用
反向传播算法
计算损失函数对每一个权重或偏置的导数从权重或偏置中减去这个梯度方向的标量值以降低网络的损失。
若初雪舞
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【深度学习】ResNet系列网络结构
【深度学习】ResNet系列网络结构ResNet中Residual的功能DNN的
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梯度弥散和梯度爆炸网络退化ResNet中Residual的功能ResNet系列网络结构结语ResNet中Residual
Zhang_Chen_
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【深度学习】神经网络的Python代码实现
我们将在本节介绍感知机、
反向传播算法
以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。一、感知机数字感知机的本质是从数据集中选取一个样本(example),并将其展示给算法,然后让算法判断“是”或“不是”。
风度78
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2022-12-01 17:55
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纽约大学深度学习PyTorch课程笔记(自用)Week2
纽约大学深度学习PyTorch课程笔记Week22.Week22.1梯度下降和
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导论2.1.1梯度下降优化算法参数化模型梯度下降2.1.2在传统神经网络中随机梯度下降和
反向传播算法
的优势随机梯度下降的优势传统神经网络通过非线性函数进行反向传播通过加权和进行反向传播
cosθ
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2022-12-01 08:14
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吴恩达机器学习课后作业--week3前馈神经网络
若已给定神经网络中的theta矩阵(需要用
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得出),实现前馈神经网络,理解神经网络的作用。
cv吴彦祖
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2022-12-01 00:28
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