weixin_44588625 2024-04-06 13:03 采纳率: 0%
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做个改名名称的 会6神的来

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绿泡泡zejue520

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  • CSDN-Ada助手 CSDN-AI 官方账号 2024-04-06 16:16
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    • 这篇博客: 吴恩达深度学习之一《神经网络和深度学习》学习笔记中的 3.2 神经网络表示 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

      如图一层输入层,一层隐藏层,一层输入层

      输入是第0层,一般不计入层数,我们一般把图中的神经网络叫做双层神经网络

      a 是 activations,叫作激活值,即传入下一层的值

      输入层 x 又可记作 \large a^{[0]}

       W的维数中,行数是所在层的结点数,列数是上一层的结点数

      第 i 层的参数,和第 i-1 层的激活值 a^i-1 计算,得到本层的激活值 a^i

      同层每个激活值按顺序从上到下用下标 1、2、3、... 来表示

      下标 i 实际上就是取第 i 行向量

      对 W 也是这样,W1 就是用 x 计算 a1 的一行参数


    如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^
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