在使用softmax函数作为输出层**函数的神经网络中,进行反向传播时需要计算损耗函数相对于Z的导数,即 。网上有很多公式推导,但都太“数学”化了,看着比较抽象。所以总结下自己理解的比较简单的推导过程。 首先,为了直观理解,我们假设Z为一个3x1的向量,通过soft max函数**后的A也为3x1的向量。当Z的维度更大时,...
所以，神经网络在经过softmax层之后，会以70%的概率，认为这张图片是一张猫。这就是 SoftMax，指数让...
可以简化梯度计算，因为它们的导数可以直接相互抵消，这被称为“softmax-with-loss”或“log-softmax”...
4.5 小批量样本的矢量化 为了提高计算效率并且充分利用GPU,我们通常会对小批量样本的数据执行矢量计算。假设我们读取了一个批量的样本X,其中特征维度(输入数量)为d,批量大小为n。此外,假设我们在输出中有q个类别。那么小批量样本的特征为X∈Rn×d,权重为W∈Rd×q,偏置为b∈R1×q。softmax回归的矢量计算表达式为...
在使用softmax函数作为输出层**函数的神经网络中,进行反向传播时需要计算损耗函数相对于Z的导数,即 。网上有很多公式推导,但都太“数学”化了,看着比较抽象。所以总结下自己理解的比较简单的推导过程。 首先,为了直观理解,我们假设Z为一个3x1的向量,通过soft max函数**后的A也为3x1的向量。当Z的维度更大时,其...
(float) regularization strengthReturns a tuple of:- loss as single float- gradient with respect to weights W; an array of same shape as W"""loss=0.0dW=np.zeros(W.shape)# initialize the gradient as zeroN=X.shape[0]# 一次性计算出所有的得分结果scores=X.dot(W)# N x C# 对每个列向量...
1 反向传播算法和BP网络简介误差反向传播算法简称反向传播算法(即BP算法)。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法,它的基本思想为:(1)先计算每一层的状态和激活值,直到最后一层(即信号是前向传播的);(2)计算每一层的误差,误差的计算过程是从最后一层向前推进的(这就是反向传播...