DL之DNN：利用numpy自定义三层结构+softmax函数建立3层完整神经网络全部代码实现(探究BP神经网络的底层思想)
【摘要】 DL之DNN：利用numpy自定义三层结构+softmax函数建立3层完整神经网络全部代码实现(探究BP神经网络的底层思想)
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#DL之NN：利用numpy自定义三...
DL之DNN：利用numpy自定义三层结构+softmax函数建立3层完整神经网络全部代码实现(探究BP神经网络的底层思想)
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代码实现
#DL之NN：利用numpy自定义三层结构+softmax函数建立3层完整神经网络
#1、神经网络基本结构实现：三个步骤实现
#1)、隐藏层的加权和(加权信号和偏置的总和)用a表示，被激活函数转换后的信号用z表示，h()表示激活函数，
#dot应用：通过numpy的矩阵乘积进行神经网络的运算
import numpy as np
文章来源: yunyaniu.blog.csdn.net，作者：一个处女座的程序猿，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/104989307
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