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手搓神经网络——BP反向传播

这里只采用 ReLU、Sigmoid 作为神经网络的激活函数,MSE 作为损失函数下面列了这仨的计算公式与导数的计算公式。除了定义计算公式,也定义了其求导公式,因为链式法则,懂吧?😁 就是为了方便后面的求导(也就是误差反向传播)

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#python#神经网络#人工智能 +2
手搓神经网络——BP反向传播

这里只采用 ReLU、Sigmoid 作为神经网络的激活函数,MSE 作为损失函数下面列了这仨的计算公式与导数的计算公式。除了定义计算公式,也定义了其求导公式,因为链式法则,懂吧?😁 就是为了方便后面的求导(也就是误差反向传播)

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#python#神经网络#人工智能 +2
混淆矩阵——矩阵可视化

举个栗子🌰,我们要区分苹果🍎和凤梨🍐。我们。

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#神经网络#人工智能#深度学习 +2
手搓神经网络——Fashion MNIST训练

相关文章:哼,就是整活儿😎😎😎。之前写了《手搓神经网络——BP反向传播》一文。此本便是基于前文的“实战”,基于之前手搓的神经网络框架,实现 Fashion MNIST 训练。毕竟实践出真知,在前篇中的验证仅验证了神经网络框架的自动求导正确与否…加载数据集使用 TensorFlow 加载 Fashion MNIST对训练数据集打乱,设置批大小定义激活函数、损失函数这个在《手搓神经网络——BP反

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#神经网络#人工智能#深度学习 +2
到底了