神经网络向量化
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一审：在本节，我们将引入神经网络的向量化。在前面关于神经网络介绍的章节中，我们已经给出了一个部分向量化的实现，它在一次输入一个训练样本时是非常有效率的。下边我们看看如何实现同时处理多个训练样本。具体来讲，我们将把正向传导、反向传导这两个步骤以及稀疏特征集学习扩展到多训练样本版本。 | 一审：在本节，我们将引入神经网络的向量化。在前面关于神经网络介绍的章节中，我们已经给出了一个部分向量化的实现，它在一次输入一个训练样本时是非常有效率的。下边我们看看如何实现同时处理多个训练样本。具体来讲，我们将把正向传导、反向传导这两个步骤以及稀疏特征集学习扩展到多训练样本版本。 | ||
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== Forward propagation == | == Forward propagation == | ||
