。假设我们读取了一个 批量的样本X，其中特征维度（输入数量）为d，批量大小为n。此外，假设我们在输出中有q个类别。那么小 批量样本的特征为X ∈ Rn×d，权重为W ∈ Rd×q，偏置为b ∈ R1×q。softmax回归的矢量计算表达式为： O = XW + b, ˆY = softmax(O). (3.4.5) 相对于一次处理一个样本，小批量样本的矢量化加快了X�W的矩阵‐向量乘法。由于X中的每一行代表一个数 variable）或隐藏变量（hidden variable）。因为隐藏层和输出层都是全连接的，所以我们有隐藏层权重W(1) ∈ Rd×h 和隐藏层偏置b(1) ∈ R1×h 以及输出层权重W(2) ∈ Rh×q 和输出层偏置b(2) ∈ R1×q。形式上，我们按如下方式计算单隐藏层多层感知机 的输出 O ∈ Rn×q： H = XW(1) + b(1), O = HW(2) + b(2). (4 3)中，我们拥有的隐藏层权重参数为Wxh ∈ Rd×h，偏置参数为bh ∈ R1×h，以及隐藏单元的数目为h。 因此求和时可以应用广播机制（见 2.1.3节）。接下来，将隐藏变量H用作输出层的输入。输出层由下式给出： O = HWhq + bq, (8.4.4) 其中，O ∈ Rn×q是输出变量，Whq ∈ Rh×q是权重参数，bq ∈ R1×q是输出层的偏置参数。如果是分类问题， 我们可以用softmax(O)

Stacked layers Previous input x F(x) y=F(x)+x x identity + 15 2.深度残差网络 ResNets使用了许多same卷积 R1 R2 R3 16 01 经典网络 3.其它现代网络 02 深度残差网络 03 其它现代网络 04 卷积神经网络使用技巧 17 3.谷歌Inception网络

om里面，其中有 大量的分布。 > from numpy import random as nr > np.set_printoptions(precision=2) #显示小数点后两位数 > r1 = nr.rand(4, 3) [[ 0.87, 0.42, 0.34], [ 0.25, 0.87, 0.42], [ 0.49, 0.18, 0.44], [ 0.53, 0