技术标签: 机器学习
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4.1 Building your Deep Neural Network: Step by Step
4 - Forward propagation module
4.2 - Linear-Activation Forward
6 - Backward propagation module
6.2 - Linear-Activation backward
4.2 Deep Neural Network for Image Classification: Application
3 - Architecture of your model
3.2 - L-layer deep neural network
7 - Test with your own image (optional/ungraded exercise)
符号:
首先,运行下面的单元来导入在这个作业中需要的所有包:
import numpy as np
import h5py
import matplotlib.pyplot as plt
from testCases_v2 import *
from dnn_utils_v2 import sigmoid, sigmoid_backward, relu, relu_backward
%matplotlib inline
plt.rcParams['figure.figsize'] = (5.0, 4.0) # set default size of plots
plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest'
plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray'
%load_ext autoreload
%autoreload 2
np.random.seed(1)
为了构建神经网络,需要实现几个辅助函数。这些辅助函数将在下节作业中用来构造一个双层神经网络和一个L层的神经网络。下面是任务大纲:
1.初始化双层神经网络和L层神经网络的参数
2.实现前向传播模块(紫色部分):
3.计算损失
4.实现反向传播模块(红色部分):
5.最后更新参数
注意:对于每一个前向函数,都有一个对应的反向函数,这就是为什么前向模块的每一步都要存储一些值在一个缓存器中,在反向传播模块你会用到这些缓存值来计算梯度。
完成两个辅助函数来初始化模型的参数,第一个函数初始化双层神经网络的参数,第二个函数初始化L层神经网络的参数。
文章浏览阅读373次,点赞4次,收藏4次。笔者已经把面试题和答案整理成了面试专题文档《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》点击传送门即可获取!链图片转存中…(img-4xkqGpj1-1712104936689)][外链图片转存中…(img-6VtfOlP7-1712104936689)][外链图片转存中…(img-WoiUrEg2-1712104936690)][外链图片转存中…(img-W72fxn2J-1712104936690)]
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