神经网络 cost函数

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深度学习笔记之神经网络、激活函数、目标函数和深度的初步认识

　AI技术研究的兴起，伴随着两种最直观的思维技巧，即遗传算法与神经网络，这是对生物学研究最直观的技术抽象。深度学习的前身就是神经网络，这个80年代灵光乍现的技术，在那一波人工智能的大潮驱使下，带着人们对于未来AI时代的憧憬，迅速蔓延，一时风头无两，和今天深度学
技术小哥哥 6年前 2387

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

【深度学习之美】损失函数减肥用，神经网络调权重（入门系列之六）

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【方向】 7年前 28950

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玉來愈宏 6年前 2357

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 ●
技术小能手 5年前 2075

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
行者武松 6年前 1284

【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅
yabmarlboro 7年前 2950

简单形象又有趣地讲解神经网络是什么

神经元 先来认识下真正的神经元。 图 1: 典型神经元的结构（来自维基百科 “树突” 词条） 神经元大致可以分为树突、突触、细胞体和轴突。树突为神经元的输入通道，其功能是将其他神经元的动作电位传递至细胞体。其他神经元的动作电位借由位于树突分支上的多个突触传递至
玄学酱 6年前 1821

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