神經網絡學習筆記 - 損失函數的定義和微分證明
神經網絡學習筆記 - 損失函數的定義和微分證明 損失函數 Loss function (cross entropy loss) 損失函數，反向傳播和梯度計算構成了循環神經網絡的訓練過程。 激活函數softmax和損失函數會一起使用。 激活函數會根據輸入的參數（一個矢量，表示每個分類的可能性 ...
原文：神經網絡學習筆記 - 激活函數的作用、定義和微分證明
神經網絡學習筆記 激活函數的作用 定義和微分證明 看到知乎上對激活函數 Activation Function 的解釋。 我一下子迷失了。 因此，匆匆寫下我對激活函數的理解。 激活函數被用到了什么地方 目前為止，我見到使用激活函數的地方有兩個。 邏輯回歸 Logistic Regression 神經網絡 Neural Network 這兩處，激活函數都用於計算一個線性函數的結果。 了解激活函數 激 ...
2017-01-29 23:40 0 10936 推薦指數：
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