机器学习笔记 week05

目录 一、反向传播 1、两种分类问题 2、神经网络的代价函数 3、反向传播的过程 4、梯度检验 5、随机初始化 6、总结 一、反向传播 1、两种分类问题 ①二元分类（输出只有两个类别） y = {0,1}，SL = 1 注：SL表示最后一层中输出单元的个数。L表示神经网络的层数。 ②多类别分类（输出有≥3个的类别） y 为k维向量 （k ≥ 3），SL = k yi = 1 表示属于第 i 类。

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