softmax函数，对数似然代价函数及求导反向传播
1. softmax函数定义 softmax函数为神经网络定义了一种新的输出层：它把每个神经元的输入占当前层所有神经元输入之和的比值，当作该神经元的输出。假设人工神经网络第$L$层的第$j$个节点的带权输入为 在该层应用softmax函数作为激活函数，则第$j$个节点的激活值 ...
原文：关于 Softmax 回归的反向传播求导数过程
对于 Softmax 回归的正向传播非常简单，就是对于一个输入 X 对每一个输入标量 x i 进行加权求和得到 Z 然后对其做概率归一化。 Softmax 示意图 下面看一个简单的示意图： 其中 X in mathbb R n times m 是一个向量或矩阵，这取决于传入的是一个训练样本还是一组训练样本，其中 n 是输入特征的数量， m 是传入的训练样本数量 此图只是示意的一个简单的 Softm ...
2020-12-26 12:52 0 887 推荐指数：
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