Backpropagation算法（反向传播算法）+cross-entropy cost（交叉熵代价函数）
原创
©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者wx5818749fd7805的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任
提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到
评论
发布评论
相关文章
-
前向传播和反向传播的数学奥义
神经网络学习之前向传播和反向传播
神经网络 前向传播 反向传播 -
交叉熵（Cross-Entropy）转载
觉得介绍的很不错，好东西推荐给大
人工智能 信息熵 隐马尔可夫模型 机器学习 取值 -
详解 BackPropagation 反向传播算法！
首先介绍一
深度学习 人工智能 神经网络 机器学习 正则化 -
损失函数：Cross Entropy Loss （交叉熵损失函数）
PyTorch、人工智能、损失函数、交叉熵、Softmax
人工智能 损失函数 深度学习 机器学习 Soft -
【机器学习】详解 BackPropagation 反向传播算法！
首先介绍一下链式法则假如我们要求z对x1的偏导数
人工智能 机器学习 深度学习 神经网络 python -
交叉熵函数tf.softmax_cross_entropy_with_logit()的实际计算
在分类问题中最后计算的损失函数大多都是使用的交叉熵函数, 那么
python tensorflow 交叉熵 归一化 git -
Softmax与Cross-entropy的求导
在多分类问题中，一般会把输出结果传入到softmax函数中，用交叉熵作为损失函数。本来就来分析下以交叉熵为损失函数的情况下，softmax如何求导。
机器学习 softmax求导 cross-entropy求导 交叉熵求导 损失函数
