瑶瑶_2930
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2018-02-17 神经网络基础（二）

计算图和计算图的导数计算

  • 前向传播
    计算出神经网络的输出
  • 反向传播
    计算梯度或导数

logistic回归中的梯度下降 (单个样本实例)

思路：求dw,用链式法则求导，具体实例如下：

2018-02-17 神经网络基础（二）_第1张图片
屏幕快照 2018-02-17 下午10.11.17.png

m个样本的梯度下降

思路：算先求和再求导可以用先求导再求和
用python实现两个循环，一个循环遍历所有样本，一个循环遍历所有特征。但缺点：for显式遍历，慢。 如下：


2018-02-17 神经网络基础（二）_第2张图片
屏幕快照 2018-02-17 下午10.11.45.png

向量化

避免显式使用for，而是numpy，废话不多说，直接上代码

2018-02-17 神经网络基础（二）_第3张图片
屏幕快照 2018-02-17 下午10.12.30.png

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