Vectorizing
神经网络入门篇：详解多样本向量化（Vectorizing across multiple examples）
多样本向量化 与上篇博客相联系的来理解 逻辑回归是将各个训练样本组合成矩阵，对矩阵的各列进行计算。神经网络是通过对逻辑回归中的等式简单的变形，让神经网络计算出输出值。这种计算是所有的训练样本同时进行的，以下是实现它具体的步骤： 图1.4.1 上篇博客中得到的四个等式。它们给出如何计算出\(z^{[1 ......
神经网络基础篇：详解向量化逻辑回归(Vectorizing Logistic Regression)
向量化逻辑回归 讨论如何实现逻辑回归的向量化计算。这样就能处理整个数据集，甚至不会用一个明确的for循环就能实现对于整个数据集梯度下降算法的优化 首先回顾一下逻辑回归的前向传播步骤。所以，如果有 \(m\) 个训练样本，然后对第一个样本进行预测，需要这样计算。计算 \(z\)，正在使用这个熟悉的公式 ......