神经网络向量化
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- | + | 在本节,我们将引入神经网络的向量化版本。在前面关于[[神经网络]]介绍的章节中,我们已经给出了一个部分向量化的实现,它在一次输入一个训练样本时是非常有效率的。下边我们看看如何实现同时处理多个训练样本的算法。具体来讲,我们将把正向传播、反向传播这两个步骤以及稀疏特征集学习扩展到多训练样本版本。 | |
==正向传导== | ==正向传导== |
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- | + | 在本节,我们将引入神经网络的向量化版本。在前面关于[[神经网络]]介绍的章节中,我们已经给出了一个部分向量化的实现,它在一次输入一个训练样本时是非常有效率的。下边我们看看如何实现同时处理多个训练样本的算法。具体来讲,我们将把正向传播、反向传播这两个步骤以及稀疏特征集学习扩展到多训练样本版本。 | |
==正向传导== | ==正向传导== |