神经元模型: 用数学公式表示为: xw b , , f 为激活函数。 神经网络 是 以神经元为基本单元构成的. 激活函数: 引入 非线性 激 活因素,提高模型表达力 常用的激活 函数有 relu sigmoid tanh 等。 激活函数 relu: : 在 tensorflow 中, 用 tf.nn.relu 激活函数 激活函数 sigmoid :在 Tensorflow 中,用 tf.nn.s ...
2018-08-02 23:38 0 2768 推荐指数:
符号: \[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 ...
神经网络学习笔记 - 损失函数的定义和微分证明 损失函数 Loss function (cross entropy loss) 损失函数,反向传播和梯度计算构成了循环神经网络的训练过程。 激活函数softmax和损失函数会一起使用。 激活函数会根据输入的参数(一个矢量,表示每个分类的可能性 ...
神经网络的复杂度 1.空间复杂度 层数 = 隐藏层的层数 + 1个输出层 总参数 = 总w + 总b 2.时间复杂度 乘加运算次数 = 总w 指数衰减学习率 学习率lr表征了参数每次更新的幅度,设置过小,参数更新会很慢,设置过大,参数不容易收敛 ...
Tensorflow 笔记:第四讲 神经网络优化 4.1 √神经元模型:用数学公式表示为: f 为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。 √激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达力。 常用的激活函数有 relu、sigmoid、tanh ...
系列博客,原文在笔者所维护的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 点击star加星不要吝啬,星越多笔者越努力。 第3章 损失函数 3.0 损失函数概论 3.0.1 概念 在各种材料中经常看到的中英文词汇有:误差,偏差,Error,Cost,Loss,损失 ...
了sigmoid函数,sigmoid函数求导后的结果 [ e-z / (1 + e-z)2 ],经过转换变 ...
不同的损失函数可用于不同的目标。在这篇文章中,我将带你通过一些示例介绍一些非常常用的损失函数。这篇文章提到的一些参数细节都属于tensorflow或者keras的实现细节。 损失函数的简要介绍 损失函数有助于优化神经网络的参数。我们的目标是通过优化神经网络的参数(权重)来最大 ...