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浙大研究生课程_tensorflow变量_训练唐诗生成模型_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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提下逃离下标困境的方法。在实践中,表达式同样很有用,因为大多数矩阵库提供了实现矩阵 乘法、向量加法和向量化的快速方法。实际上,上一章的代码其实已经隐式使用了这种表达式 来计算网络行为。 在使用方程(25)计算al的过程中,我们计算了中间量zl ≡ wlal-1 + bl。这个量其实是 非常有用的:我们称zl为l层神经元的带权输入。在本章后面,我们会充分利用带权输入 zl°方程(25)有时候会以带权输入的形式写作al = σ(zl)。同样要指出的是zi的每个元素是 Zj = ∑k Wjkak-I + bj'其实Zj就是第l层第j个神经元的激活函数的带权输入。 2.2关于代价函数的两个假设 反向传播的目标是计算代价函数C分别关于W和b的偏导数C∕w和C∕b°为了让反向 传播可行,我们需要做出关于代价函数的两个主要假设。在绐出这两个假设之前,我们先看看 具体的一个代价函数。我们会使用上一章使用的二次代价函数(参见方程(6))o按照上一节绐 出的表示,二次代价函数有下列形式: C = 2n 力 Ily(X) - aL(X)Il2(26) x 其中n是训练样本的总数;求和运算遍历了每
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