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	〈Backpropagation(BP) 倒傳遞法 #2 貓貓分類器-2層類神經網路〉的留言	</title>
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				留言者: Backpropagation(BP) 倒傳遞法 #1 工作原理與說明 - BrilliantCode.net				</title>
				<link>https://www.brilliantcode.net/1381/backpropagation-2-forward-pass-backward-pass/#comment-630</link>
		<dc:creator><![CDATA[Backpropagation(BP) 倒傳遞法 #1 工作原理與說明 - BrilliantCode.net]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 25 May 2020 12:13:46 +0000</pubDate>
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					<description><![CDATA[[&#8230;] 你想要知道該如何以Python實作BP並應用於優化層類神經網路可以讀這篇：Backpropagation(BP) 倒傳遞法 #2 貓貓分類器-2層類神經網路；你想要知道該如何優化多層類神經網路可以讀這篇：Backpropagation(BP) 倒傳遞法 #3 貓貓分類器-N層類神經網路 [&#8230;]]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[&#8230;] 你想要知道該如何以Python實作BP並應用於優化層類神經網路可以讀這篇：Backpropagation(BP) 倒傳遞法 #2 貓貓分類器-2層類神經網路；你想要知道該如何優化多層類神經網路可以讀這篇：Backpropagation(BP) 倒傳遞法 #3 貓貓分類器-N層類神經網路 [&#8230;]</p>
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				留言者: Backpropagation(BP) 倒傳遞法 #3 貓貓分類器-N層類神經網路 - BrilliantCode.net				</title>
				<link>https://www.brilliantcode.net/1381/backpropagation-2-forward-pass-backward-pass/#comment-619</link>
		<dc:creator><![CDATA[Backpropagation(BP) 倒傳遞法 #3 貓貓分類器-N層類神經網路 - BrilliantCode.net]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 03 Apr 2020 03:02:21 +0000</pubDate>
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					<description><![CDATA[[&#8230;] 本文會以上篇內容（2層類神經網路）為基礎加深難度與實用性，因此這次將會實作可自定層數的類神經網路以及使用倒傳遞法（Back propagation, BP）優化的方法。這次的模型作法也是使用邏輯回歸（Logistic Regression）建立貓貓分類器。當然，你想換成別種圖片也是OK的。 [&#8230;]]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[&#8230;] 本文會以上篇內容（2層類神經網路）為基礎加深難度與實用性，因此這次將會實作可自定層數的類神經網路以及使用倒傳遞法（Back propagation, BP）優化的方法。這次的模型作法也是使用邏輯回歸（Logistic Regression）建立貓貓分類器。當然，你想換成別種圖片也是OK的。 [&#8230;]</p>
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