1 Neural NetworksIn the previous ex

1 Neural Networks
In the previous exercise, you implemented feedforward propagation for neural networks and used it to predict handwritten digits with the weights we
provided. In this exercise, you will implement the backpropagation algorithm
to learn the parameters for the neural network.
The provided script, ex4.m, will help you step through this exercise.
1.1 Visualizing the data
In the first part of ex4.m, the code will load the data and display it on a
2-dimensional plot (Figure 1) by calling the function displayData.
This is the same dataset that you used in the previous exercise. There are
5000 training examples in ex3data1.mat, where each training examp

Kết quả (Việt) 1:

1 mạng nơ-ronTrong tập trước đó, bạn thực hiện feedforward tuyên truyền cho mạng nơ-ron và sử dụng nó để dự đoán các chữ số viết tay với trọng lượng chúng tôicung cấp. Trong bài tập này, bạn sẽ thực hiện các thuật toán backpropagationđể tìm hiểu các thông số cho mạng nơ-ron.Kịch bản được cung cấp, ex4.m, sẽ giúp bạn bước qua tập thể dục này.1.1 visualizing dữ liệuTrong phần đầu tiên của ex4.m, các mã sẽ tải dữ liệu và hiển thị nó trên một2 chiều âm mưu (hình 1) bằng cách gọi displayData chức năng.Đây là số liệu tương tự mà bạn đã sử dụng trong việc thực hiện trước đó. Không có5000 ví dụ huấn luyện ở ex3data1.mat, nơi mà mỗi examp đào tạo

Kết quả (Việt) 3:

1 mạng lưới thần kinhỞ tập trước, anh đã hoàn thành mạng lưới thần kinh lan tràn, và dùng nó để dự đoán con số viết tay của chúng taCung cấp.Trong tập này, các cô sẽ thực hiện thuật toán truyền ngượcCác thông số mạng thần kinh học.Đưa ra kịch bản, ở m, sẽ giúp anh vượt qua chuyện này tập bước.1. 1 hiển thị dữ liệuTrong phần đầu tiên, chuyển tải dữ liệu và Mã sẽ được hiển thị trong của nó.Bản đồ hai chiều (hình 1) bằng cách gọi chức năng hiển thị dữ liệu.Đây là anh đã từng tập luyện được sử dụng trong cùng một bộ dữ liệu.Có5000 một huấn luyện thí dụ ex3data1.mat, mỗi huấn luyện thực tiễn.