Andrew-Coursera-DL课程-笔记part1-2(Shallow neural networks)

本文介绍了神经网络的基础概念,包括神经网络的表示方式、如何计算神经网络的输出、向量化实现及激活函数等内容,并探讨了非线性激活函数的重要性及其导数。

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  1. Neural Networks Overview
  2. Neural Network Representation

  3. Computing a Neural Network’s output
  4. Vectorizing acorss multiple examples

  5. Explanation for Vectorized Implementation

  6. Activation functions

  7. Why do you need non-linear activation functions

  8. Derivatives of activation functions





1. Gradient descent for Neural Networks



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1. Backpropagation intuition

  1. Random Initialization
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