🚀Write In Front🚀 📝个人主页：令夏二十三 🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝 📣系列专栏：深度学习 💬总结：希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流 🖊 文章目录 4.1 深层神经网络概述  4.2 前向传播和反向传播 4.2.1 前向传播 4.2.2 反向传播  4.5 使用深层表示的原因 4.7 参数和超参数

🚀Write In Front🚀 📝个人主页：令夏二十三 🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝 📣系列专栏：深度学习 💬总结：希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流 🖊 文章目录 3.1 神经网络概述 3.2 神经网络的表示 3.3 计算一个神经网络的输出 3.3.1 神经网络的符号惯例 3.3.2 神经网络的计算 3.4 多样本向量

【关注微信公众号：跟强哥学SQL，回复“笔试”免费领取大厂SQL笔试题。】 如今数据爆炸的时代，掌握一门数据分析的编程语言变得愈发重要。 而随着SQL和Python在数据分析领域的持续火热，许多初学者面临着一个共同的问题：究竟是选择SQL还是Python作为第一门编程语言？ 这个抉择不仅影响着入门之路的顺畅与否，更牵扯着未来的职业发展方向。 那么，到底该如何进行选择呢？ 第一、语法与

神经网络的编程基础 1. 二分类2. 逻辑回归3. 逻辑回归的代价函数4. 梯度下降法5. 导数6. 计算图的导数计算7. 逻辑回归中的梯度下降(※)8. m个样本的梯度下降9. 向量化10. 向量化的更多例子11. 向量化 logistic 回归12. 向量化 logistic 回归梯度输出13. numpy 广播机制14. 关于 python / numpy 向量的说明 1.

浅层神经网络 1. 神经网络概览2. 神经网络的表示3. 神经网络的输出4. 多样本向量化5. 激活函数6. 为什么需要非线性激活函数7. 激活函数的导数8.直观理解反向传播9. 随机初始化 1. 神经网络概览 对于以往由逻辑单元组成的简单神经网络，我们对其计算过程已经大致了解。接下来我们类比于浅层神经网络中。 算法过渡： 逐步求解： 第一层根据输入计算 z [ 1