深度神经网络之损失函数和激活函数

1.损失函数和激活函数简介通过前面深度神经网络之前向传播算法和深度神经网络之反向传播算法的学习,我们能够了解到损失函数是用来评估模型的预测值与真实值之间的差异程度。另外损失函数也是神经网络中优化的目标函数,神经网络训练或者优化的过程就是最小化损失函数的过程,损失函数越小,说明模型的预测值就越接近真实值,模型的准确性也就越好。前面我们已经学习过平方损失函数,对数损失函数、交叉熵损失函数等不同形式的损

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深度神经网络之反向传播算法

1.DNN反向传播算法简介回顾我们前面学到的监督问题,通常会遇到这种情况,假如有$m$个训练样本,分别为$\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),(x_3,y_3),...,(x_m,y_m) \}$,其中$x$为输入变量,特征维度为n_in,y为输出向量,特征维度为n_out。现在我们利用这m个训练样本来训练模型,当有测试样本$(x_{test},?)$时,需要我们能够预测出$y_{test

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深度神经网络之前向传播算法

1.深度神经网络简介深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)从字面上理解,也就是深层次的神经网络,从网络结构上看来就是有多个隐含层的神经网络。深度神经网络不仅能够用于分类和回归,在降维、聚类、语音识别、图像识别方面也有许多应用。由于神经网络内容较多,将分多次写作,本次主要讲解深度神经网络中的前向传播算法,后续还有反向传播算法、损失函数和激活函数、正则化。2.从感知机到神经网

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首先非常抱歉,最近一段时间由于学校课程作业较多,外加个人较懒,所以一直没有更新文章,以后一定会勤奋点,多加更新。正如前几天在stormzhang(张哥)的公众号里看到的一样,写作其实并不难,每个人都可以做到,但是长期坚持写作就非常难,这也是写作者想要长期创作遇到的第一个大问题,所以贵在坚持。另外长期写作的第二大问题是什么呢?你猜猜看,看看我们认为的是不是一样。最近主要是完成专业内的一些课程作业,比

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  • 谓之小一: 你好,所有代码都放在https://github.com/wei...

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