前馈神经网络公式推导
1.神经网络结构
2.神经网络表达力与过拟合
3.传递函数
为什么Relu通常比上述两种激活函数强?
4.损失函数
我们来看看交叉熵的本质,不需要了解的童靴可以略过~
S是对y softmax之后的:softmax公式
损失函数J以及对y的求导(在反向传播中会有这步)
5.梯度下降法
6.前馈神经网络前向传播
7.反向传播
反向传播先举了一个例子,进而得到反向传播公式,这个公式一定要背的滚瓜烂熟!!!
最后,必须记住的公式:
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