寶寶攻略 2 神經網路向量化

2021-08-07 21:11:22 字數 645 閱讀 1982

考慮乙個三層網路(乙個輸入層、乙個隱含層、以及乙個輸出層),並且假定x是包含乙個單一訓練樣本x(

i)∈r

n

的列向量。則向量化的正向傳播步驟如下: z(

2)a(

2)z(

3)=w

(1)x

+b(1

)=f(

z(2)

)=w(

2)a(

2)+b

(2)

這對於單一訓練樣本而言是非常有效的一種實現,但是當我們需要處理m個訓練樣本時,則需要把如上步驟放入乙個for迴圈中。

這段話究竟是什麼意思呢?首先它定義了乙個三層的網路,這個網路長相如下。

我們每次是放乙個樣本xi

進入這個網路,且這個xi

是乙個一維的張量,長度為n。我們表示為xi

=(xi

1,xi

2,..

.,xi

n)。如果在上面這個圖上呢,n就為3。所以首先第一點,乙個樣本xi

,它不是只有乙個數,那叫做標量,而是乙個向量,或者說是一維張量

寶寶攻略 2 神經網路向量化

考慮乙個三層網路 乙個輸入層 乙個隱含層 以及乙個輸出層 並且假定x是包含乙個單一訓練樣本x i rn的列向量。則向量化的正向傳播步驟如下 z 2 a 2 z 3 w 1 x b 1 f z 2 w 2 a 2 b 2 這對於單一訓練樣本而言是非常有效的一種實現,但是當我們需要處理m個訓練樣本時,則...

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