Backpropagation算法（反向传播算法）+cross-entropy cost（交叉熵代价函数）

最新推荐文章于 2024-10-29 15:13:07 发布
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#前向传播 #反向传播 #交叉熵代价函数

博客涉及前向传播、反向传播和交叉熵代价函数等信息技术领域内容。前向传播是神经网络中信息正向传递过程，反向传播用于调整网络参数，交叉熵代价函数可衡量模型预测与真实值的差异，这些都是神经网络的关键概念。

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深度学习、神经网络、反向传播算法、机器学习算法、图像识别、自然语言处理、语音合成、推荐系统等基础知识介绍
AI天才研究院
08-09 833
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 20世纪90年代末，为了应对计算机的计算速度不足和存储容量小等缺点，工程师们开始寻找更高效、节约资源的方法。当时，贝尔实验室的克里斯托弗·香农、艾伦·图灵和约翰·麦卡锡四人发明了基于神经网络的模式识别方法——基于反向传播算法（backpropagation alg
数据科学家必备的机器学习基础知识——神经网络和深度学习算法的数学原理
AI天才研究院
08-18 771
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 数据科学的重要任务之一就是利用数据分析获取有效的信息，而机器学习算法则扮演了至关重要的角色。近年来，随着深度学习的兴起，机器学习领域发生了翻天覆地的变化。从传统的监督学习（Supervised Learning）到无监督学习（Unsupervised Learni
交叉熵的反向传播梯度推导（使用softmax激活函数）
随风秀舞（diyoosjtu）
04-21 8628
设标签yk=1y_k=1yk​=1，也即xkx_kxk​对应的第kkk类的标签为1，则交叉熵损失函数为： (1)J=−∑j=1Nyjlog⁡ajL=−log⁡akLJ = -\sum_{j=1}^Ny_j\log a_j^L = -\log a_k^L \tag{1}J=−j=1∑N​yj​logajL​=−logakL​(1) 其中NNN是分类的类别数目。 softmax激活函数的表达式为： (...
神经网络(NN)+反向传播算法（Backpropagation/BP）+交叉熵+softmax原理分析
weixin_33860528的博客
06-12 334
神经网络如何利用反向传播算法进行参数更新，加入交叉熵和softmax又会如何变化？ 其中的数学原理分析：请点击这里。 转载于:https://www.cnblogs.com/code-wangjun/p/9172943.html...
反向传播算法推导（交叉熵代价函数-吴恩达机器学习）
jumpe_17的博客
08-13 5422
0. 前言 第一次看吴恩达老师机器学习视频时, 在9.29.29.2节卡住。看到评论区别人解答(Arch725 的解答)发现有一些疏漏，而且缺少一些铺垫，所以进行了一些修改补充。 本文的反向传播算法的推导过程根据的是交叉熵代价函数，并非二次代价函数。不同代价函数的求导结果不同所以结果略有差异，但本质都是相同的。 交叉熵代价函数: J(Θ)=−1m∑i=1m(y(i)log(hθ(x(i)))+(1−y(i))log(1−hθ(x(i)))) J(\Theta) = -\frac{1}{m}\sum_{i=1
“交叉熵”反向传播推导
zenRRan的博客
05-23 716
每天给你送来NLP技术干货！作者 | godweiyang出品 | 公众号：算法码上来（ID：GodNLP）- BEGIN-交叉熵（CrossEntropy）是常见的损失函数，本文详细推导一下它的梯度，面试大厂或者工程实践中都可能会用到。前向传播假设分类任务类别数是，隐层输出是维向量，标准的one-hot向量是，正确的类别是。那么交叉熵损失可以定义为：其中，，是平滑参数...
手写softmax cross entropy的反向传播推导过程以及反向传播代码。
huqinwei的专栏
08-29 2153
如图，共两部分，softmax一部分，cross-entropy一部分，a1、a2、a3是输入，y1、y2、y3是softmax的输出，t1、t2、t3是label，图中右侧输出Loss=cross entropy，输入gradient=1。 正向传播和反向传播基本规则（可以参考cs231n的教程）： 正向就是正常运算，没什么说的，正向的多对一操作，求和，正向的一对多，每一条线都传播同样的...
神经网络学习笔记（三）：反向传播
最新发布
weixin_73743190的博客
10-29 848
反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的算法。它基于链式法则（chain rule）来计算损失函数（loss function）关于神经网络中每个权重（weight）的梯度（gradient）。在神经网络中，输入数据通过多个隐藏层进行前向传播（forward propagation），最终得到输出。这个输出与真实的目标值（target value）进行比较，计算出损失函数的值，损失函数衡量了模型预测结果与真实结果之间的误差。
003_wz_wed_DL_课程一第二周编程题反向传播与代价函数.pdf
01-25
在深度学习中，反向传播（Backpropagation）是一种优化算法，用于计算网络中权重参数的梯度，以便通过梯度下降等优化方法更新这些参数，从而最小化损失函数或代价函数。 首先，我们要理解什么是代价函数（Cost ...
深入浅出PyTorch：自定义损失函数的梯度处理与反向传播核心技术
[深入浅出PyTorch：自定义损失函数的梯度处理与反向传播核心技术](https://i0.hdslb.com/bfs/article/banner/77745d8124557c5a6e9d8de61b9abe4169bf2ede.png) # 1. 自定义损失函数的概念与重要性 ## 1.1 自定义损失...
Softmax交叉熵损失函数反向传播
上帝的筛子的博客
07-31 1094
文章目录模型交叉熵损失函数及softmax计算误差Python代码 模型 前面得到的Z，然后经过softmax得到输出a，然后根据groud truth y计算损失函数。 交叉熵损失函数及softmax 计算误差 Python代码 def delta_cross_entropy(X, y): ''' X: (num_examples * num_classes) out...
交叉熵损失结合反向传播算法不调包实现逻辑回归
weixin_43217641的博客
04-29 1215
本篇博客手动实现了交叉熵损失下逻辑回归的不调包实现，并且结合具体的二分类数据对代码进行了测试，可视化了不同参数下训练集与测试集的效果，可以帮助读者尽可能熟悉逻辑回归，掌握神经网络的初步搭建.
损失函数交叉熵、均方差MSE；反向传播、梯度下降； InfoNCE、kl散度与交叉熵损失
weixin_42357472的博客
05-08 4333
激活函数与损失函数关系 激活函数先进行0-1区间，再输入损失函数与label进行误差计算，最后反向传播 常用交叉熵的原因 A)、原因在于交叉熵函数配合输出层的激活函数如sigmoid或softmax函数能更快地加速深度学习的训练速度 B)、因为反向传播过程中交叉熵损失函数得到的结果更加简洁，无论sigmoid或softmax，可以定量分析。 1、sigmoid（二分类、多标签） 2、softmax（多分类，概率和为1） Sigmod本质上是Softmax的特殊情况 3、交叉熵（分类）、均方差（回
案例详解cross-entropy交叉熵损失函数及反向传播
BrightLamp的博客
11-13 8642
交叉熵函数的定义: $$ $$
机器学习复习：Softmax、Cross Entropy及其反向传播（求导）
DaVinciL的博客
06-05 3495
我的个人博客：https://huaxuan0720.github.io/，欢迎访问 前言   分类问题是深度学习中的最基本的问题，而分类问题中，我们使用最多的就是利用softmaxsoftmaxsoftmax函数并结合cross  entropycross \; entropycrossentropy计算最后的损失值LossLossLoss。所以我们有必要对其进行...
Backpropagation
Ronald__Wang的博客
06-05 1090
这篇博客主要推导深度神经网络中，经典的Backpropagation求导算法的推导。 因为是随手做的笔记，所以中间有一些中英文夹杂的表达，希望不会对您的理解不会有干扰。还请读者见谅。 In this part, we will derive some most important equations in deep learning. \ 在一个神经网络中，使用alka^l_k表示第l层，第k个神
机器学习笔记丨神经网络的反向传播原理及过程（图文并茂+浅显易懂）
月月工作室的博客
06-19 9万+
本文旨在帮助在学习神经网络的时候，对数学有点抵触或是不理解神经网络的反向传播的小伙伴，可以比较轻松的理解神经网络。
关于softmax，cross entropy，三层全连接的导数计算以及反向传播
nwpuxhld
03-01 1307
在本文中，我们主要介绍softmax，softmax+crossentropy，三层全连接的导数计算和反向传播 softmax 定义：S(ai)=eai∑j=1NeajS(a_i) = \frac{e^{a_i}}{\sum_{j=1}^N{e^{a_j}}}S(ai​)=∑j=1N​eaj​eai​​ 倒数计算过程（令SiS_iSi​表示S(ai)S(a_i)S(ai​)）： if&nbs...
TensorFlow学习笔记2—多分类问题、反向传播算法、过拟合问题
sky130054的博客
06-07 2248
一、逻辑回归的概述与实现 1、概述 回归一般用于解决那些连续变量的问题，如：线性回归，它是通过最小化误差函数，来不断拟合一条直线，以计算出权重 w 和 偏置b 的过程，它的目标是基于一个连续方程去预测一个值。 Logistic 回归常用于分类问题，也就是将观测值贴上某个标签，或者是分入某个预先定义的类别之中。回归应该是寻找一个连续值，而分类是寻找一个离散值。故理解常用于分类问题的 Logistic 回归的关键在于，我们是将先寻找到的该样本属于某个类可能性的连续值映射到了某一个类(我们一般将某一个类的
反向传播算法（过程及公式推导）
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Arthur-Chen的专栏
04-01 20万+
反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。
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