softmax函數，對數似然代價函數及求導反向傳播
1. 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$ ...
原文：反向求導
. 神經網絡的反向求導 在上一節中， 我們大致對神經網絡的梯度更新有了了解，其中最核心的部分就是求出損失函數對權重wijl wijl的導數。由於網上大多數資料都是生搬硬套，因此我們以計算W W 的導數為例，對整個反向求導過程進行細致的剖析。如下圖所示： 其中，wjkl wjkl表示從第l l層的第j j個節點到第l l 層中的第k k個節點的權重，根據前向傳播的計算我們可以得到： yout am ...
2021-08-30 19:46 0 106 推薦指數：
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