神经网络总结 from 吴恩达的机器学习

最新推荐文章于 2024-08-16 11:40:27 发布
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本文详细介绍了神经网络的搭建过程，包括如何选择网络结构、确定隐藏层的层数及单元数；并深入讲解了训练神经网络的具体步骤，如参数初始化、正向传播、反向传播等关键环节。

使用神经网络时的步骤：

选择网络结构

选择网络结构，即决定选择多少层以及决定每层分别有多少个单元。

第一层的单元数即我们训练集的特征数量。

最后一层的单元数是我们训练集的结果的类的数量。

如果隐藏层数大于1，确保每个隐藏层的单元个数相同，通常情况下隐藏层单元的个数越多越好。

我们真正要决定的是隐藏层的层数和每个中间层的单元数。

训练神经网络：

  1. 参数的随机初始化
  2. 利用正向传播方法计算所有的
  3. 编写计算代价函数 J的代码
  4. 利用反向传播方法计算所有偏导数
  5. 利用数值检验方法检验这些偏导数
  6. 使用优化算法来最小化代价函数
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