概述
最近发现有个超详细的关于Logistic中正向传播、梯度下降、反向传播的推导公式及其代码博文，贡献给大家，希望大家喜欢！
附上其代码：
import numpy as np
def gradient_descent(alpha=0.01,iters=1000):
for _ in range(iters):
Z = np.dot(W.T,X) + b
A = 1 / (1 + np.exp(-Z))
dZ = A - Y
dw = 1 / m * np.dot(X, dZ.T)
db = 1 / m * np.sum(dZ)
dw -= alpha * dw
db -= alpha * db
最后
以上就是曾经水池为你收集整理的【转载】神经网络的基础——Logistic回归中的反向传播算法及其推导的全部内容，希望文章能够帮你解决【转载】神经网络的基础——Logistic回归中的反向传播算法及其推导所遇到的程序开发问题。
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