课堂笔记 - 深度学习 Deep Learning (20)

Network Architectures

前面都在介绍单一神经元的算法,复习一下。
一个神经元的输入输出:

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211226/20142783R6v5lcoKh0.png

单层两个神经元的输入输出:

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211226/20142783UHZbvfDUI4.png

一个神经元有各自的W,b参数,因此两个神经元的算法利用矩阵的形式比较好理解:
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211226/20142783qGNtuClLBc.png
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211226/20142783gpvtW5JN0t.png

矩阵中的W参数位置
w23 => 指从input x3传到output a2的参数
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211226/20142783Pb0v0AYqcT.png

Multilayer Networks

  • 输入层
  • 一个或多个隐藏层
  • 输出层

只有隐藏层和输出层包含神经元

输入层 是 layer0,计算层数只有包含隐藏层和输出层。
为了识别层数会在右上角用括号标示:
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211226/20142783Ft0TNh3OKU.png


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