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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