目标是通过最小化损失函数 J来学习 w 和 b 。对于参数 λ,更新规则是w = w − λ ∗ d J / d w w=w-λ*dJ/dww=w−λ∗dJ/dwb = b − λ ∗ d J / d b b=b-λ*dJ/dbb=b−λ∗dJ/db,其中 λ 是学习率。 num_iter代表梯度下降时的迭代次数,就是w的改变次数,求取损失...
首先说明一下,大学生一枚,最近在学习神经网络,写这篇文章只是记录自己的学习历程,起总结复习的作用,别无它意,本文参考了zsffuture的博客、布衣先生real的博客、孔小爽的博客、何宽的博客以及Github上fengdu78老师的文章进行学习 ✌ 我们...
吴恩达深度学习第一课第四周编程作业(包括习题、代码、答案、数据集、完美跑通)。亲测完美跑通。 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:7 积分 电信网络下载 MATLAB程序设计-重新定义科学计算工具学习方法 源代码 2025-01-07 20:42:44 积分:1 由GPT4生成的相似度0.7版工具调用指令微调数据集 2025-01-06 19:54...
目标是通过最小化损失函数 J来学习 w 和 b 。对于参数 λ,更新规则是 $$W1=W1-λdJ/dW1b1=b1-λdJ/db1W2=W2-λdJ/dW2b2=b2-λdJ/db2$$,其中 λ 是学习率。 num_iter代表梯度下降时的迭代次数,就是w的改变次数,求取损失函数的最小值,即全局最优解,这里可能会产生局部最优解,会影响模型结果,这...
🦄蓝桥杯历届真题题目+解析+代码+答案🦄 🐯【2023王道数据结构目录】课后算法设计题C、C++代码实现完整版大全🐯 【吴恩达课后编程作业】第二周作业 (附答案、代码) Logistic回归 神经网络、深度学习、机器学习 上一篇:【课程1 - 第二周作业】 ✌✌✌✌ 【目录】 ✌✌✌✌ 下一篇:【课程1 -...
【吴恩达课后编程作业】第三周作业（附答案、代码）隐藏层神经⽹络神经⽹络和深度学习 上⼀篇：✌✌✌✌✌✌✌✌下⼀篇：⾸先说明⼀下，⼤学⽣⼀枚，最近在学习神经⽹络，写这篇⽂章只是记录⾃⼰的学习历程，起总结复习的作⽤，别⽆它意，本⽂参考了、、、以及进⾏...