此次的作业的目的：了解NN的结构和搭建过程：本次实验的两层NN的结构：相当于使用了ReLu最后一层用softmax得出loss理解backpropagation:其目的是为了求任意函数的导数至于求导过程，在代码中有所体现，首要的是理解推导过程：Coding：如有错误，麻烦指出首先，搭建一个两层的的NN，实现forward和backward，并用简单的数据测试正确性Two-LayerNeuralNe

目录1.前言2.数据加载2.Affinelayer:Forward3.Affinelayer:Backward4.ReLUactivation:Forward5.ReLUactivation:Backward6.SVMlossandgradient7.Softmaxlossandgradient8.Two-layernetwork¶1.前言本文是李飞飞cs231n-2022的第一次作业的第4个问题

神经网络的过程主要就是forwardpropagation和backwardpropagation。forwardpropagationtoevaluatescorefunction&lossfunction,thenbackpropagation对每一层计算loss对W和b的梯度，利用梯度完成W和b的更新。总体过程可以理解为：forward–>backward–>update–>forward–

目录two-layerneuralnetwork原理某些API解释two-layerneuralnetwork实现作业问题记录two-layerneuralnetwork优化two-layerneuralnetwork运用参考文献一、两层神经网络原理通过搭建两层神经网络对图片进行分类。二、某些API解释三、实现1.定义一个类：classTwoLayerNet(object):def__init__

《AnEfficientTwo-LayerMechanismforPrivacy-PreservingTruthDiscovery》精读笔记论文背景摘要笔者总结概述相关知识TruthDiscovery差分隐私隐私保护机制One-LayerMechanismTwo-LayerMechanism理论证明隐私分析效用分析实验分析笔者自己的看法写在最后论文背景论文题目：《AnEfficientTwo-La

自己写的cs231n的作业,希望给点意见,支出错误和不足.谢谢参数调了好久，有一次调到57+%，当时没记参数,后来调不回来了two_layer_netipynb内容ImplementingaNeuralNetworkForwardpasscomputescoresForwardpasscomputelossBackwardpassTrainthenetworkLoadthedataTrainane

自己写的cs231n的作业,希望给点意见,支出错误和不足.谢谢参数调了好久，有一次调到57+%，当时没记参数,后来调不回来了[TOC]two_layer_net.ipynb内容:ImplementingaNeuralNetworkInthisexercisewewilldevelopaneuralnetworkwithfully-connectedlayerstoperformclassifica

作业地址：https://github.com/donghaiyu233/cs231n，欢迎fork~。接近assignment1的尾声了，这次我们要完成的是一个两层的神经网络，要求如下：RELU使用np.maximum()即可；Softmax与作业上个part相同，可以直接照搬。不同的地方在求导，两个全连接层，共有W1b1W2b2四个参数。对于它们具体的计算过程下面根据代码讨论.1.前向传播ou