今天來講下之前發的一篇極其簡單的搭建網絡的博客里的一些細節 (前文傳送門) 之前的那個文章中,用Pytorch搭建優化器的代碼如下: 一、SGD方法 我們要想訓練我們的神經網絡,就必須要有一種訓練方法。就像你要訓練你的肌肉,你的健身教練就會給你指定一套訓練的計划 ...
今天來講下之前發的一篇極其簡單的搭建網絡的博客里的一些細節 (前文傳送門) 之前的那個文章中,用Pytorch搭建優化器的代碼如下: 一、SGD方法 我們要想訓練我們的神經網絡,就必須要有一種訓練方法。就像你要訓練你的肌肉,你的健身教練就會給你指定一套訓練的計划 ...
√ 神經元模型: 用數學公式表示為: 𝐟(∑xw +b), , f 為激活函數。 神經網絡 是 以神經元為基本單元構成的.√ 激活函數: 引入 非線性 激 活因素,提高模型表達力 常用的激活 函數有 relu 、 sigmoid 、 tanh 等。 激活函數 relu ...
符號: \[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 ...
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 ...
代碼來源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷積神經網絡中卷積層Conv2D(帶stride、padding)的具體實現:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
系列博客,原文在筆者所維護的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 點擊star加星不要吝嗇,星越多筆者越努力。 第3章 損失函數 3.0 損失函數概論 3.0.1 概念 在各種材料中經常看到的中英文詞匯有:誤差,偏差,Error,Cost,Loss,損失 ...
了sigmoid函數,sigmoid函數求導后的結果 [ e-z / (1 + e-z)2 ],經過轉換變 ...
不同的損失函數可用於不同的目標。在這篇文章中,我將帶你通過一些示例介紹一些非常常用的損失函數。這篇文章提到的一些參數細節都屬於tensorflow或者keras的實現細節。 損失函數的簡要介紹 損失函數有助於優化神經網絡的參數。我們的目標是通過優化神經網絡的參數(權重)來最大 ...