. softmax函數定義 softmax函數為神經網絡定義了一種新的輸出層：它把每個神經元的輸入占當前層所有神經元輸入之和的比值，當作該神經元的輸出。假設人工神經網絡第 L 層的第 j 個節點的帶權輸入為 在該層應用softmax函數作為激活函數，則第 j 個節點的激活值 a L j 就為 一般來說，我們只在神經網絡最后一層應用softmax函數，並把該層叫做softmax層。可以看到，sof ...
2020-03-07 16:18 0 934 推薦指數：
1、softmax 函數 Softmax(x) 也是一個 non-linearity, 但它的特殊之處在於它通常是網絡中一次操作. 這是因為它接受了一個實數向量並返回一個概率分布.其定義如下. 定義 x 是一個實數的向量(正數或負數都無所謂, 沒有限制). 然后, 第i個 Softmax(x ...
二次代價函數 $C = \frac{1} {2n} \sum_{x_1,...x_n} \|y(x)-a^L(x) \|^2$ 其中，C表示代價函數，x表示樣本，y表示實際值，a表示輸出值，n表示樣本的總數；整個的意思就是把n個y-a的平方累加起來，再除以2n求一下均值。 為簡單起見，先看 ...
原文：https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸的交叉熵類似。 交叉熵的公式 以及J(θ)对">J(θ)對J ...
http://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 ...
前言 交叉熵損失函數 交叉熵損失函數的求導 前言 說明：本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸的交叉熵類似。 首先，我們二話不說，先放出 ...
第三周課程中，邏輯回歸代價函數的求導過程沒有具體展開，在此推導並記錄： 邏輯回歸的代價函數可以統一寫成如下一個等式： $J(\theta ) = -\frac{1}{m}\left[\sum_{i=1}^{m}y^{(i)}log(h_\theta (x^{(i)}))+(1-y^{(i ...
代價函數有助於我們弄清楚如何把最有可能的函數與我們的數據相擬合。比如在模型訓練中我們有訓練集（x，y），x表示房屋的面積，y表示房屋的價格，我們要通過線性回歸得到一個函數hθ(x)（被稱為假設函數），以x作為自變量，y作為因變量，用函數來預測在給定的房屋面積下的價格。 參數θ0和θ1的變化 ...
Q：為什么會提及關於代價函數的理解？ A：在 ML 中線性回歸、邏輯回歸等總都是繞不開代價函數。 理解代價函數：是什么？作用原理？為什么代價函數是這個？ 1、代價函數是什么？ 代價函數就是用於找到最優解的目的函數，這也是代價函數的作用。 損失函數（Loss Function ...
