【文件属性】：
文件名称：Neural-Network-from-Scratch:从头开始实现通用L层神经网络
文件大小：4.97MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-19 09:55:47
neural-network image-classification neuralnetwork neural-network-tutorials neural-network-python
从头开始实现L层神经网络
1.定义通用L层神经网络的辅助函数
这些函数还可用于为其他数据集定义具有不同配置的NN。
介绍
初始化参数（W，b）
正向传播-[线性-> Relu] *（L-1次）-> [线性-> S型]
成本函数
向后传播
参数更新
2.使用助手功能进行图像分类
定义NN配置
导入数据集
训练NN（正向传播，向后传播，权重更新）
缓存权重
在测试数据集上测试NN
1.定义通用L层NN的辅助函数
1.1引言
要构建L层NN，我们需要一些辅助函数，这些函数对于实现简单的NN很有用。 这些将是通用功能，也可以与其他数据集一起使用。
[线性-> Relu]用于（1,2,3 ... L-1层）
[L-层]的[线性-> S型]
[Gradient's]（ ）
方面
Zi = Wi。 A_previous + bi
Ai = activation_funtion（Zi
【文件预览】：
Neural-Network-from-Scratch-master
----README.md(13KB)
----parameters.pkl(1.88MB)
----L-layer Neural Network from Scratch.ipynb(103KB)
----datasets()
--------test_catvnoncat.h5(602KB)
--------train_catvnoncat.h5(2.45MB)
----utils.py(869B)
----images()
--------13.png(6KB)
--------first.jpg(95KB)
--------Gradients Equations.jpg(293KB)
--------output_25_1.png(12KB)
--------output_28_2.png(19KB)
--------14.png(12KB)
--------output_19_3.png(17KB)
--------16.png(6KB)
--------15.png(29KB)
--------output_24_1.png(11KB)