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再次明确向量化的目的#xff1a;减少for循环的使用#xff0c;以更少的代码量和更快的速度来实现程序
正向传播的向量化
对于,用向量化来实现#xff0c;只需要就可以完成#xff0c;其中,,
ps.这里b只是一个常数#xff0c;但是依然可以加在每个向量里(python的…前言
再次明确向量化的目的减少for循环的使用以更少的代码量和更快的速度来实现程序
正向传播的向量化
对于,用向量化来实现只需要就可以完成其中,,
ps.这里b只是一个常数但是依然可以加在每个向量里(python的广播(Broadcasting))
激活函数,同样用向量化实现只需要就可以完成其中 因此正向传播的向量化我们只用了两行代码就完成了
反向传播的向量化
与正向传播的向量化实现类似也是用矩阵来计算 最后对w和b进行更新即可
当然进行多次样本的训练还是要用for循环来实现但是速度已经提升很多了
