【小白必读】神经网络原理

最新推荐文章于 2024-03-14 09:27:49 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 人工智能 神经网络
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本文旨在介绍神经网络在分类问题中的应用，重点讲解softmax回归如何将网络输出转换为概率分布，并通过交叉熵损失函数评估预测与真实答案的差距。同时，解释了梯度下降算法在寻找损失函数最小值中的作用，总结了神经网络的基本工作原理。

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神经网络原理

学习目标

  • 目标
    • 说明神经网络的分类原理
    • 说明softmax回归
    • 说明交叉熵损失

神经网络的主要用途在于分类，那么整个神经网络分类的原理是怎么样的？我们还是围绕着损失、优化这两块去说。神经网络输出结果如何分类？

在这里插入图片描述

神经网络解决多分类问题最常用的方法是设置n个输出节点，其中n为类别的个数。

任意事件发生的概率都在0和1之间，且总有某一个事件发生（概率的和为1）。如果将分类问题中“一个样例属于某一个类别”看成一个概率事件，那么训练数据的正确答案就符合一个概率分布。

如何将神经网络前向传播得到的结果也变成概率分布呢？

Softmax回归就是一个常用的方法。

1. softmax回归

Softmax回归将神经网络输出转换成概率结果

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