今天来讲下之前发的一篇极其简单的搭建网络的博客里的一些细节 （前文传送门） 之前的那个文章中，用Pytorch搭建优化器的代码如下： 一、SGD方法 　　我们要想训练我们的神经网络，就必须要有一种训练方法。就像你要训练你的肌肉，你的健身教练就会给你指定一套训练的计划 ...

√ 神经元模型： 用数学公式表示为： 𝐟(∑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 ...

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 ...

代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...

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 ...