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训练神经网络： 参数的随机初始化（吴恩达课程9.6节内容） 利用正向传播算法计算所有的h(x)（即隐藏层等） 编写计算代价函数J的代码（9.1节） 利用反向传播算法计算所有的偏导数（9.2节,9.3节） 利用数值检验方法检验这些偏导数（例如梯度检验法，9.5节） 使用优化算法来最小化代价函数（例如梯度下降等算法，与反向传播算法相结合来处理）
一、对于神经网络中深度学习的介绍 在学习系统中哪些可修改元素应该对其成功或者失败负责？是什么改变了它们来提高了表现？这一切被称为“基本信用分配问题”。通用问题解决者有一般的信用分配方法，这些方法在各种理论意义上是时间最优的。然而，当前的调查主要关注人工神经网络中较窄，但是在商业上非常重要的深度学习的子领域上。我们对神经网络中通过可能的许多计算计算阶段的精确信用分配感兴趣。 浅层学习模型已经存在了大约几十年。具有几个连续非线性神经元层的模型可以追溯到至少20世纪60年代、70年代。在此时，有人提出了一种在离散、可微分…
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