【吴恩达深度学习专栏】浅层神经网络(Shallow neural networks)——多样本向量化（Vectorizing across multiple examples）
文章目录 3.4 多样本向量化（Vectorizing across multiple examples） 3.4 多样本向量化（Vectorizing across multiple examples） 在上一个视频，了解到如何针对于单一的训练样本，在神经网络上计算出预测值。 在这个视频，将会了解到如何向量化多个训练样本，并计算出结果。该过程与你在逻辑回归中所做类似。 逻辑回归是将各个训练样本组
相关文章
- 1. 【吴恩达深度学习专栏】浅层神经网络(Shallow neural networks)——神经网络的表示（Neural Network Representation）
- 2. 【吴恩达深度学习专栏】浅层神经网络(Shallow neural networks)——神经网络概述（Neural Network Overview）
- 3. 吴恩达.深度学习系列-C1神经网络与深度学习-W3浅层神经网络
- 4. 【吴恩达深度学习专栏】浅层神经网络(Shallow neural networks)——直观理解反向传播（Backpropagation intuition）
- 5. 【吴恩达深度学习专栏】浅层神经网络(Shallow neural networks)——随机初始化（Random+Initialization）
- 6. 【吴恩达深度学习专栏】浅层神经网络(Shallow neural networks)——激活函数（Activation functions）
- 7. 浅层神经网络(Shallow neural networks)学习笔记
- 8. 【吴恩达深度学习专栏】浅层神经网络(Shallow neural networks)——神经网络的梯度下降（Gradient descent for neural networks）
- 9. 吴恩达《神经网络和深度学习》课程总结
- 10. Neural Networks and Deep Learning （week3）浅层神经网络(Shallow neural networks)
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Kotlin学习（二）基本类型
- • Kotlin学习（一）基本语法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. Appium入门
- 2. Spring WebFlux 源码分析(2)-Netty 服务器启动服务流程 --TBD
- 3. wxpython入门第六步（高级组件）
- 4. CentOS7.5安装SVN和可视化管理工具iF.SVNAdmin
- 5. jedis 3.0.1中JedisPoolConfig对象缺少setMaxIdle、setMaxWaitMillis等方法，问题记录
- 6. 一步一图一代码，一定要让你真正彻底明白红黑树
- 7. 2018-04-12—（重点）源码角度分析Handler运行原理
- 8. Spring AOP源码详细解析
- 9. Spring Cloud（1）
- 10. python简单爬去油价信息发送到公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 【吴恩达深度学习专栏】浅层神经网络(Shallow neural networks)——神经网络的表示（Neural Network Representation）
- 2. 【吴恩达深度学习专栏】浅层神经网络(Shallow neural networks)——神经网络概述（Neural Network Overview）
- 3. 吴恩达.深度学习系列-C1神经网络与深度学习-W3浅层神经网络
- 4. 【吴恩达深度学习专栏】浅层神经网络(Shallow neural networks)——直观理解反向传播（Backpropagation intuition）
- 5. 【吴恩达深度学习专栏】浅层神经网络(Shallow neural networks)——随机初始化（Random+Initialization）
- 6. 【吴恩达深度学习专栏】浅层神经网络(Shallow neural networks)——激活函数（Activation functions）
- 7. 浅层神经网络(Shallow neural networks)学习笔记
- 8. 【吴恩达深度学习专栏】浅层神经网络(Shallow neural networks)——神经网络的梯度下降（Gradient descent for neural networks）
- 9. 吴恩达《神经网络和深度学习》课程总结
- 10. Neural Networks and Deep Learning （week3）浅层神经网络(Shallow neural networks)