神经网络代价函数J及偏导计算向量化个人理解

本文深入解析了吴恩达机器学习课程中的代价函数J计算公式,并通过向量化方法简化计算过程。文章详细介绍了如何使用矩阵运算提高计算效率,同时探讨了偏导数的向量化计算方法。
代价函数J计算向量化

吴恩达老师的机器学习课程中,提到代价函数J的计算公式为:在这里插入图片描述
光看公式还好,实际计算的时候发现不理解其中的yki变量,实际上yki是按照y的具体取值,将y化为相应数字的0/1矩阵(mk),注意到h(x)也是mk的矩阵,简易画个图帮助向量化上式:
在这里插入图片描述
根据公式理解,实际计算应为:对每个样本按序相乘,然后再相加。所以向量化即为: y.*x,再sum(sum())


偏导计算向量化

偏导计算公式步骤为:
在这里插入图片描述
向量化计算的时候,分2条线计算(delta和大写delta),以L=3为例
在这里插入图片描述
图中灰色字是对矩阵维度的描述。

最后别忘记D的计算。

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