晓源Galois
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深度学习｜4.1 深L层神经网络 4.2 深层网络的正向传播

4.1 深L层神经网络


对于某些问题来说，深层神经网络相对于浅层神经网络解决该问题的效果会较好。所以问题就变成了神经网络层数的设置。
其中 n [ i ] n^{[i]} n[i]表示第i层神经节点的个数， w [ l ] w^{[l]} w[l]代表计算第l层所采用的权重系数， b [ l ] b^{[l]} b[l]代表计算第l层所用的偏移量， g [ i ] g^[i] g[i]表示第i层所配置的激活函数，常见的激活函数有sigmoid，tanh、relu和leaky-relu等。 b [ i ] b^[i] b[i]表示第i层配置的参数/偏移量

4.2 深层网络中的正向传播

深度学习｜4.1 深L层神经网络 4.2 深层网络的正向传播_第1张图片
为了统一格式，可以将输入向量x改写成 a [ 0 ] a^{[0]} a[0]
深度学习｜4.1 深L层神经网络 4.2 深层网络的正向传播_第2张图片

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