寶寶攻略 2 神經網路向量化

考慮乙個三層網路(乙個輸入層、乙個隱含層、以及乙個輸出層)，並且假定x是包含乙個單一訓練樣本x(i)∈rn的列向量。則向量化的正向傳播步驟如下：

z(2)a(2)z(3)=w(1)x+b(1)=f(z(2))=w(2)a(2)+b(2)

這對於單一訓練樣本而言是非常有效的一種實現，但是當我們需要處理m個訓練樣本時，則需要把如上步驟放入乙個for迴圈中。

這段話究竟是什麼意思呢？首先它定義了乙個三層的網路，這個網路長相如下。

我們每次是放乙個樣本xi進入這個網路，且這個xi是乙個一維的張量，長度為n。我們表示為xi=(xi1,xi2,...,xin)。如果在上面這個圖上呢，n就為3。所以首先第一點，乙個樣本xi，它不是只有乙個數，那叫做標量，而是乙個向量，或者說是一維張量。

寶寶攻略 2 神經網路向量化

考慮乙個三層網路 乙個輸入層 乙個隱含層 以及乙個輸出層 並且假定x是包含乙個單一訓練樣本x i r n 的列向量。則向量化的正向傳播步驟如下 z 2 a 2 z 3 w 1 x b 1 f z 2 w 2 a 2 b 2 這對於單一訓練樣本而言是非常有效的一種實現，但是當我們需要處理m個訓練樣本時...

淺層神經網路的向量化實現

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小白帶你神經網路向量化

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