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神经网络的学习 Neural Networks learing

1.一些基本符号

2.COST函数

 

 

================Backpropagation Algorithm=============

1.要计算的东西
2.向前传递向量图,但为了计算上图的偏导,要用到后向传递算法
3.后向传递算法
4.小题目

==============Backpropagation Intuition==============

1.前向计算与后向计算很类似
2.仅考虑一个例子,COST函数化简
3.倒着算theta
 

=======Implementation Note: Unrolling Parameters======= 

1.参数的展开
2.学习算法

============Gradient Checking====================

1.梯度的数字计算
2.所有的梯度的近似计算
 
 
3.回退计算而不是梯度计算的本质原因
4.实现注意点

============Random Initialization=============

1.zero initial 对神经网络不适合
2.随机对称初始化
 

==========Putting It Together==============

1.隐含层越多,则计算量越大。隐含层节点相同比较好。
 
2.训练神经网络的步骤,其实跟回归很像。关键是用后退算偏导。
 
 
 
 

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