深度学习深理解(一)-logistic回归深理解与BP反向传播算法

最新推荐文章于 2021-11-06 22:46:38 发布
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分类专栏： 深度学习
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今日完成吴恩达老师第二周课程的学习，深入理解logistic回归、梯度下降及反向传播算法，有种豁然开朗的感觉。同时回顾并整理了上学期一门课程的作业。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

总结一下今天的学习过程

上午以及中午将吴恩达老师的第二周的视屏学习完，对logistic回归与梯度下降以及反向传播算法有了更深一层的理解，似乎有了柳暗花明的感觉，感觉前几天的学的似乎通了又似乎乱了，哈哈，继续加油吧

下午以及晚上写了上学期的一门课程作业

美好的一天，明天加油！

深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 34万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
浅谈逻辑回归、BP传播、数据正归一化
cottpaddedC的博客
12-14 845
看了这篇文章你能学到什么： 逻辑回归，神经网络学习的基础 神经网络节点权重的计算方法 BP反向传播如何计算损失函数和代价函数 写这篇文章的目的： 当然，最初写这一篇文章的初心当然不是写一些密密麻麻的公式，并解释其中的原理，在网上看了很多的博客，基本上都是一直在解释算法是怎么实现啊，巴拉巴拉一大堆。对于我这种初学者来说那个公式看到头疼。后面我想了一下，算法的本身难道最后不就是编程来实现的吗，那如果我们用代码来反推公式，是不是会更加容易去理解公式呢？ 浅谈逻辑回归 我们学习这个东西就从三个方面入手，是什么，能做
反向传播算法理解
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05-10 291
参考博客 -反向传播的直观理解
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Precoder的博客
04-25 559
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04. logistic回归-反向传播
panxiaoxie的博客
03-15 3496
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ML（5）——神经网络2（BP反向传播）
我是8位的
07-13 1353
　　上一章的神经网络实际上是前馈神经网络（feedforward neural network），也叫多层感知机（multilayer perceptron，MLP）。具体来说，每层神经元与下一层神经元全互联，神经元之间不存在同层或跨层连接；输入层神经元仅接受外界输入，不进行函数处理；隐藏层与输出层包含功能神经元，对信号进行加工；最终结果由输出层神经元输出。“前馈”是说网络拓补结构上不存在环路或回...
机器学习 - 反向传播算法 (BP)
欢迎交流指导
08-28 901
1、sigmoid函数 1.1 从指数函数到sigmoid sigmoid函数，也就是s型曲线函数，如下： 函数： $ f(z) = 1\frac{1}{1+e^(-2)} $ 上面是我们常见的形式，虽然知道这样的形式，也知道计算流程，不够感觉并不太直观，下面来分析一下。 1.2 对数函数与sigmoid 2、sigmoid函数求导 3、神经网络损失函数求导 ...
深度学习图像处理目标检测图像分割计算机视觉 04--神经网络与误差反向传播BP算法
guoxinxin0605的博客
11-06 767
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cutelily2014的博客
03-10 3021
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