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Neural Networks and Deep Learning（week4）深层神经网络（Deep Neural Networks） 1. 深层神经网络（Deep L-layer neural network ） 2. 前向传播和反向传播（Forward and backward propagation） 3. 总结 4. 深层网络中的前向传播（Forward propagation in a Deep Network)

分类: IT文章 • 2023-03-06 16:40:44

 Neural Networks and Deep Learning（week4）深层神经网络（Deep Neural Networks） 1. 深层神经网络（Deep L-layer neural network ） 2. 前向传播和反向传播（Forward and backward propagation） 3. 总结 4. 深层网络中的前向传播（Forward propagation in a Deep Network)

Neural Networks and Deep Learning（week4）深层神经网络（Deep Neural Networks） 1. 深层神经网络（Deep L-layer neural network ） 2. 前向传播和反向传播（Forward and backward propagation） 3. 总结 4. 深层网络中的前向传播（Forward propagation in a Deep Network)

2. 前向传播和反向传播（Forward and backward propagation）

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3. 总结

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4. 深层网络中的前向传播（Forward propagation in a Deep Network)

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向量化实现过程可以写成：

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注：这里只能用一个显示for循环，l 从 1 到 L，然后一层接着一层去计算。

如何减少bug

4.1 核对矩阵的维数（Getting your matrix dimensions right）

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4.2 向量化实现

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4.3 为什么使用深层表示？（Why deep representations? ）

4.4 搭建神经网络块（Building blocks of deep neural networks）

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4.5 参数 VS  超参数（Parameters vs Hyperparameters ）

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4.6 总结

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