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3:手动搭建深度神经收集(DNN深度进修笔记天下彩开奖结果免费

时间:2018-09-10 21:11来源:未知 作者:admin 点击:
好比说我们指定一个输入层大小为 5 ,躲藏层大小为 4 ,输出层大小为 3 的神经收集,挪用上述参数初始化函数结果如下: Clinc比来开辟了全新的巨星娱乐城系统,该系统旨正在为麦当

  好比说我们指定一个输入层大小为 5 ,躲藏层大小为 4 ,输出层大小为 3 的神经收集,挪用上述参数初始化函数结果如下:

  Clinc比来开辟了全新的巨星娱乐城系统,该系统旨正在为麦当劳和Taco Bell等快餐厅语音点餐办事。

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  正在上述代码中, 参数A_prev为前一步施行前向计较的成果,两头利用了一个激活函数判断,对两种分歧激活函数下的成果别离进行了会商。79彩票注册

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  ,理解了神经收集的根基架构和传布道理,控制了若何从零起头手写一个神经收集。但以上仅是神经收集和

  以上代码中,我们将参数layer_dims定义为一个包含收集各层维数的list,利用随机数和归零操做来初始化权沉W和偏置b。3:手动搭建深度神经收集(DN

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  对于一个包含L层采用ReLU做为激活函数,最初一层采用sigmoid激活函数,前向计较流程如下图所示。

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  到此一个包含$$层躲藏层的深度神经收集就搭建好了。当然了,跟前面连结同一,也需要pythonic的精力,我们继续对全过程的各个函数进行同一封拆,定义一个封拆函数:

  反向传布涉及大量的复合函数求导计较,所以这一块需要必然的微积分根本。这也是为什么数学是深度进修索罗门娱乐城的基石所正在。

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