吳恩達機器學習練習4：神經網絡學習（反向傳播）

在本小節，將使用反向傳播算法來計算神經網絡損失函數的梯度。 1、S型函數梯度 由前幾節可知，sigmoid函數爲： 通過對S型函數求導，得到sigmoid的梯度爲： 則可以得到sigmoidGradient函數爲： function g = sigmoidGradient(z) g = zeros(size(z)); g = sigmoid(z).*(1-sigmoid(z)); end 對函數進

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