課程筆記之六：神經網絡的代價函數和偏差反向傳播算法

這一次的筆記寫得比較亂不夠清楚，推薦A Step by Step Backpropagation Exampleweb 在上一次的筆記中，介紹了MP神經元模型和由神經元模型組成的感知機與多層前饋神經網絡，有了模型以後，就能夠對參數進行訓練，不斷地優化模型。算法 代價函數 在第四次的筆記裏，講到了邏輯迴歸中使用交叉熵的帶正則的代價函數，以下所示 網絡 J(θ)=−1m∑mi=1[y(i) log(h

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