ロジスティック回帰ニューラルネットワーク

執筆の目的：

割り当てはニューラルネットワークの考え方を発行プログラミングとコーセラネットワーク、深い学習シリーズレッスンレッスンニューラルネットワークと深い学習ウィークロジスティック回帰を仕上げに教訓を学んを目的としたBenpian書き込み。このプログラムの作品を書いて、私はいくつかの問題を抱えていたが、すぐに解決します。しかし、コードの流れの全体的な構造を詳細にあまりにも多くの注意を書き、把握する時間が非常に十分な理解ではないため、集計します。

仕事の目的：

開発画像認識アルゴリズムは、絵は猫であるかどうかを識別します。

トレーニングセット：m_trainsに写真の数、猫を有するものとして同定するかどうか

テストセット：m_testsに写真の数、猫を有するものとして同定するかどうか

画像：image.shape =（num_px、num_px、3）

アルゴリズムのプロセス：

• 前方に伝播：入力から出力へ
  • A =シグモイド（WT X + B）
• 後方伝播：入力から出力に、誘導体を解決するために、勾配降下は、そのようなことを行うことができます
  • DW = X（AY）/ M 
  • DB = SUM（ - Y）/ M
  • 反復更新
    • W =ワット - DW
    • B = B - デシベル

コードの流れ：

1. 初期化パラメータ
2. イテレーション
   1. 前方と後方伝播计算
   2. wの更新とB（試験の終了）
3. 写真算出した予測値、出力精度