我是靠谱客的博主 可耐网络，最近开发中收集的这篇文章主要介绍李宏毅机器学习课程6~~~深度学习入门神经网络的符合标记含义Wij 代表的是从神经元ｊ到神经元ｉ，这样写的目的是便于表达，否则最后的表达式子就是Wij的转置，细节见下面。每个神经元的偏执值组成一个向量ｂ单个神经元的输出结果所有神经元输出的结果将图片reshape到一列（按行reshape或者按列reshape均可），类别可用0ne-hot来标记。批量算损失，梯度下降法去更新参数，以便找到最优的目标函数。，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。
概述
深度学习历史
深度学习经典步骤
神经网络的符合标记含义
Wij 代表的是从神经元ｊ到神经元ｉ，这样写的目的是便于表达，否则最后的表达式子就是Wij的转置，细节见下面。
每个神经元的偏执值组成一个向量ｂ
单个神经元的输出结果
所有神经元输出的结果
深度学习示例数字识别
将图片reshape到一列（按行reshape或者按列reshape均可），类别可用0ne-hot来标记。
深度学习损失函数
批量算损失，梯度下降法去更新参数，以便找到最优的目标函数。
深度学习梯度下降法
参考文献
http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17.html
最后
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