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神经网络编程基础

2023-11-09

目录

1、二分类(Binary Classification)

2、逻辑回归(Logistic Regression)

3、逻辑回归的代价函数（Logistic Regression Cost Function）

4、梯度下降法（Gradient Descent）

5、使用计算图求导数

6、逻辑回归中的梯度下降（Logistic Regression Gradient

7、m个样本的梯度下降

8、向量化技术

9、向量化逻辑（logitic）回归

10、向量化logistic回归的梯度输出

11、Python中的广播

12、神经网络编程中的小知识点

1、二分类(Binary Classification)

  • 逻辑回归(logistic regression)是一个用于二分类(binary classification)的算法。所谓二分类是由输入到判断输出结果是或者不是。比如输入一个包含动物的图片，判断这张图片中的动物是否包含猫，有猫输出标签为 1,不是输出标签为 0，y表示输出的结果标签

    cd28261a2fba4435a8f1e614d5d0cd62.png

  • 为了在计算机中保存一张图片，需要保存三个矩阵， 它们分别对应图片中的红、绿、蓝三种颜色通道，每一个颜色通道需要一个矩阵来保存对应图片中红、绿、蓝三种像素的强度值。下面是三个规模为 5 * 4 的矩阵分别表示对应图片中红、绿、蓝三种像素的强度值（注意在实际中图片的每一个颜色通道的矩阵大小应该为 64 * 64的规模）

    71ca3c82b5524eb89b7e5176b1c7b8ba.png

  • 使用一个 5 * 4 * 3 的特征向量来保存上面三个颜色通道的像素强度值，大小为 60，使用
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