CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记 2 - 知乎专栏1
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CS231n
课
程笔
记
翻
译
：
神
经网络
笔
记
2
译
者
注
：
本
文
智
能
单
元
首
发
，
译
自
斯
坦
福
CS231n
课
程笔
记
Neural Nets notes 2
，
课
程
教
师
Andrej Karpathy
授
权
翻
译
。
本
篇
教
程
由
杜
客
翻
译
完
成
，
堃堃
进
行
校
对
修
改
。
译
文
含
公
式
和
代
码
，
建
议
PC
端
阅
读
。
原
文
如
下
内
容
列
表
：
设
置
数据
和
模
型
数据
预
处
理
权
重
初
始
化
批
量
归
一
化
（
Batch Normalization
）
正
则化
（
L2/L1/Maxnorm/Dropout
）
损
失
函
数
小
结
设
置
数据
和
模
型
在
上一
节
中介
绍
了
神
经
元
的
模
型
，
它
在
计
算
内
积
后
进
行
非
线
性
激
活
函
数
计
算
，
神
经网络
将
这
些
神
经
元
组织
成
各
个
层
。
这
些
做
法
共
同
定
义了
评
分函
数
（
score function
）
的
新
形式
，
该
形式
是
从
前
面
线
性
分
类
章
节
中
的
简
单
线
性
映
射
发
展
而
来
的
。
具
体
来
说
，
神
经网络
就
是
进
行
了
一
系
列
的
线
性
映
射
与
非
线
性
激
活
函
数
交
织
的
运
算
。
本
节
将
讨论
更
多
的
算
法
设计
选
项
，
比
如
数据
预
处
理
，
权
重
初
始
化
和
损
失
函
数
。
数据
预
处
理
关
于
数据
预
处
理
我
们
有
3
个
常
用
的
符
号
，
数据
矩
阵
X
，
假
设
其
尺寸
是
[N x D]
（
N
是
数据
样本
的
数
量
，
D
是
数据
的
维
度
）
。
均
值
减
法
（
Mean subtraction
）
是
预
处
理
最
常
用
的
形式
。
它对
数据
中
每
个
独
立
特
征
减
去
平
均
值
，
从
几
何
上
可
以
理
解
为
在
每
个
维
度
上
都
将
数据
云
的
中
心
都迁
移
到
原
点
。
在
numpy
中
，
该
操
作
杜
客
7
个
月
前
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高中化学孙环宇
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