神经网络 推导 交叉熵

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一.交叉熵损失函数形式 现在给出三种交叉熵损失函数的形式，来思考下分别表示的的什么含义。 --式子1 --式子2 --式子3 解释下符号，m为样本的个数，C为类别个数。上面三个式子都可以作为神经网络的损失函数作为训练，那么区别是什么？ ■1》式子1，用于那些
yabmarlboro 5年前 1261

深度神经网络基本问题的原理详细分析和推导

目录神经网络算法的直观了解 21 表征假设和激活函数 1 神经网络过程描述 2 神经网络相关的几个问题 22 结构设计Architecture Design 23 代价函数Cost Function和优化目标Optimization objective 24
技术小能手 6年前 2501

零基础入门深度学习(四)：循环神经网络

投稿：Intelligent Software Development 团队介绍：团队成员来自一线互联网公司，工作在架构设计与优化、工程方法研究与实践的最前线，曾参与搜索、互联网广告、共有云/私有云等大型产品的设计、开发和技术优化工作。目前主要专注在机器学习
努力酱 7年前 2487

零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络

  在前面的文章系列文章中，我们介绍了全连接神经网络和卷积神经网络，以及它们的训练和使用。他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。   比如，
lhyxcxy 7年前 4616

纯用NumPy实现神经网络

![1_fiYPinouczFoVeB6KYqs9Q](https://yqfile.alicdn.com/a6c0d3a6c84a558afa79a990e77119689c681f90.gif) Keras、TensorFlow以及PyTorch都是高级
【方向】 5年前 2396

神经网络反向传播的数学原理

如果能二秒内在脑袋里解出下面的问题，本文便结束了。 已知：，其中。 求：，，。 到这里，请耐心看完下面的公式推导，无需长久心里建设。 首先，反向传播的数学原理是 “求导的链式法则” : 设和为的可导函数，则。 接下来介绍 矩阵、向量求导的维数相容原则 利用维
玄学酱 6年前 1323

Ian Goodfellow：生成对抗网络 GAN 的公式是怎样推导出来的

昨天，谷歌大脑研究科学家、《深度学习》的作者之一Ian Goodfellow在Twitter推荐了他最喜欢的两个机器学习“黑魔法”（Theory Hack）。Ian Goodfellow还是生成对抗网络GAN的提出者，利用这两个技巧，他在著名的GAN论文中推导
技术小能手 6年前 1437

《深度学习：Java语言实现》一一2.5神经网络的理论和算法

2.5神经网络的理论和算法 前面一节，你已经了解了使用机器学习进行数据分析的一般流程。这一节，我们会介绍神经网络的理论及算法（神经网络是机器学习众多方法之一），为接下来的深度学习内容做铺垫。 虽然我们只是轻描淡写地说 “神经网络”，它们的历史其实极其悠久。首
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