sigmoid交叉熵损失函数 sigmoid和softmax区别
为什么交叉熵cross-entropy可以用于计算代价？如果你是一个面试者，怎么判断一个面试官的机器学习水平？请问神经网络有多个输出的回归问题，损失函数如何定义比较合理...
sigmoid和softmax区别
softmax函数曲线 softmax函数图像
e的函数曲线？y的x次方等于e是指数函数。它的形象是单调增加的。X∈R，Y>0在（0,1）点与Y轴相交。图像位于X轴上方，第二象限无限靠近X轴。excel根据曲线生...
神经网络softmax函数 softmax交叉熵损失函数
为什么交叉熵cross-entropy可以用于计算代价？从人工智能角度来看，思维是由什么构成的?思维除了包含逻辑还有什么？思考的起源是什么？还有什么是逻辑？要回答这个问...
激活函数relu sigmoid和softmax区别
为什么要使用relu激活函数？增加了网络的非线性能力，以适应更多的非线性过程。在一定程度上，relu可以防止梯度的消失，但这并不是使用它的主要原因。主要原因是很容易找到...
softmax损失函数 混淆矩阵
深度学习难吗？想起来有毅力不难，想起来不坚持就难！...
欠拟合和过拟合的原因 欠拟合与过拟合的概念
机器学习需要哪些数学基础？主要是线性代数和概率论。现在最流行的机器学习模型，神经网络基本上有很多向量、矩阵、张量。从激活函数到损失函数，从反向传播到梯度下降，都是对这些...
relu函数和sigmoid函数 matlab神经网络工具箱教程
卷积神经网络卷积层后一定要跟激活函数吗？线性激活函数的缺点是线性函数的组合仍然是线性的。由于我们遇到的问题大多是非线性的，比较复杂，如果不使用激活函数来添加非线性，网络...
sigmoid激活函数 sigmoid和softmax区别
在训练LSTM的时候使用除了Tanh/Sigmoid以外的激活函数效果都很差，是为什么？LSTM中使用的所有Sigmoid都是门，其输出必须在0.1之间，所以relu不...
层次softmax sigmoid和softmax区别
深度学习难吗？想起来有毅力不难，想起来不坚持就难请问神经网络有多个输出的回归问题，损失函数如何定义比较合理？在我看来，多重输出和损失函数的类型选择没有直接关系。一般来说...
sigmoid函数积分 sigmoid和softmax区别
指数函数积分公式？指数函数的积分公式是∫e^x DX=e^x C∫e^（-x）DX=-e^x C正弦积分公式？这里我们补充了一般指数函数的积分：y=a^x的积分是]（a...
softmax函数的作用 sigmoid和softmax区别
复变函数有什么作用？复变函数的函数如下：物理中有许多不同的稳定平面场。所谓场就是物理量对应于每个点的区域，它们的计算是用复变函数来求解的。例如，在飞机的设计中，俄罗斯的...
softmax是什么 sigmoid和softmax区别
数字图像中的softmax是什么意思？Softmax函数是logistic函数的推广，它将实值的length-p向量映射为的length-k向量，如果ZJ大于其他Z，则...