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【学习笔记】第三周 浅层神经网络

单个样本，注意W的维度为（4，3），4表示隐藏层单元个数，3表示单元输入变量的个数；x为列向量

【学习笔记】第三周 浅层神经网络_第1张图片
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m个样本

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m个样本的矢量化

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m个样本矢量化的解释

【学习笔记】第三周 浅层神经网络_第4张图片
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m个样本矢量化 完整表示

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激活函数

【学习笔记】第三周 浅层神经网络_第6张图片
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sigmod不如tanh，一般用于二分类输出层
隐藏层一般选择Relu，Relu比sigmod或者tanh速度快是因为，斜率不会接近0（足够多的隐藏层单元数量，所以实际中不会出现Z为0的情况）
据说leaky Relu优于Relu

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