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深层网络中的前向传播先说对其中一个训练样本\(x\)如何应用前向传播，之后讨论向量化的版本。第一层需要计算\({{z}^{[1]}}={{w}^{[1]}}x+{{b}^{[1]}}\)，\({{a}^{[1]}}={{g}^{[1]}}{({z}^{[1]})}\)（\(x\)可以看做\({{a}^{[0]}}\)）第二层需要计算\({{z}^{[2]}}={{w}^{[2]}}{{a}^{[

深层神经网络什么是深层神经网络？深层的神经网络（DeepL-layerneuralnetwork）就是包含了更多隐藏层的神经网络。从某种意义上来说，logisticregression可以称为一层的神经网络“1layerNN”。当计算神经网络的层数，通常将输出层计算在内，而输出层不算，有一个隐藏层，就是2layerNN，以

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在现代深度学习中，深层神经网络在解决复杂任务方面表现出色。然而，随着网络层数增加，深层网络往往面临梯度消失和退化问题。残差网络（ResNet）作为一种创新的架构，成功地解决了这些问题，在多个计算机视觉任务上取得了显著的成果。本文将深入探讨ResNet的原理、结构以及其在深度学习中的重要

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当后端返给前端的数据层级很深，前端去获取的时候，往往会因为数据缺失而导致页面崩溃。这里我封装了两个函数，一个是判断深层级数据是否存在，另一个是获取深层级的数据。//

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