深度学习:神经网络从1到N

简介: 深度学习:神经网络从1到N

符号表示


image.png


1. 一层神经网络


逻辑回归实际就是一层神经网络


20200523230956596.png


image.png


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根据链式法则:


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2. 两层神经网络



20200523232113733.png


(1)Forward Propagation


Input Layer


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Hidden Layer


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Output Layer


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20200523232546168.png


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(2) Borward Propagation


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3. 三层神经网络


20200523233047560.png



3_Layers_NNLINEAR -> RELU -> LINEAR -> RELU -> LINEAR -> SIGMOID


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(1) Forward Propatation


2020052323333620.png


(2) Borward Propatation


Layer 3:


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Layer 2:

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Layer 1:


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4. L_Layers_NN




20200523233515763.png


L_Layers_NN : [LINEAR -> RELU] × \times× (L-1) -> LINEAR -> SIGMOID

202005232348469.png


For layer l    ( l = 1 , 2... , L )

Forward Propatation And Backward Propagation

20200523235342915.png


20200523235005128.png


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