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$ ...
原文：反向求导
. 神经网络的反向求导 在上一节中， 我们大致对神经网络的梯度更新有了了解，其中最核心的部分就是求出损失函数对权重wijl wijl的导数。由于网上大多数资料都是生搬硬套，因此我们以计算W W 的导数为例，对整个反向求导过程进行细致的剖析。如下图所示： 其中，wjkl wjkl表示从第l l层的第j j个节点到第l l 层中的第k k个节点的权重，根据前向传播的计算我们可以得到： yout am ...
2021-08-30 19:46 0 106 推荐指数：
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