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玉來愈宏
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Tensorflow系列专题(四):神经网络篇之前馈神经网络综述
目录: ● 神经网络前言 ● 神经网络 ● 感知机模型 ● 多层神经网络 ● 激活函数 ● Logistic函数 ● Tanh函数 ● ReLu函数 ● 损失函数和输出单元 ● 损失函数的选择 ● 均方误差损失函数 ● 交叉熵损失函数 ● 输出单元的选择 ●
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干货|不同的损失函数会对深度神经网络带来什么样的影响?
二次损失函数会在神经元犯了明显错误的情况下使得网络学习缓慢,而使用交叉熵损失函数则会在明显犯错的时候学的更快。 今天,我们主要来谈谈不同的损失函数会对深度神经网络带来什么样的影响?(可以参考英文文献:http://neuralnetworksandde
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吴恩达《机器学习》课程总结(9)神经网络的学习
9.1代价函数 (1)假设神经网络的训练样本有m个,每一个包含一组输入x和一组输出信号y,L表示神经网络的层数,Sl表示每一层的神经元个数,SL代表最后一层中处理单元的个数。 则代价函数为(同样不对θ0正则化): 9.2反向传播算法 前向传播算法: 用δ表示误
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深度神经网络基本问题的原理详细分析和推导
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技术小能手
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AI学习笔记——神经网络和深度学习
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