吴恩达机器学习笔记（五） 神经网络

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神经网络模型

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输入层、隐藏层、输出层：

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If networks has $s_j$ units in layer $j$ , $s_{j+1}$ units in layer $j+1$ , then $\Theta^{(j)}$ will be of dimension $s_{j+1} \times (s_j+1)$

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Forward propagation 前向传播

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神经网络架构

神经网络中神经元的连接方式

$x_1$ XNOR $x_2$ 的神经网络

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