小白的機器學習學習筆記(十一)----前向傳播與向量化

  從輸入單元的激活項開始,進行前向傳播給隱藏層,計算隱藏層的激活項,然後繼續前向傳播,並計算出輸出層的激活項。 簡言之,按照輸入層,隱藏層,輸出層的順序,依次計算不同層的激活項的過程叫前向傳播。 下面示範將前向傳播向量化的過程: 我們進一步會發現,最後一步假設函數h(x)的計算公式就是標準的Logistic迴歸模型,只不過這裏的特徵不是直接提供的x1,x2,x3,而是通過隱藏層後計算所得的激活項
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