php网站开发介绍杭州一起做网站

php网站开发介绍,杭州一起做网站,万网cname域名解析,网站设计制作排名前馈神经网络中的交叉熵损失函数与随机梯度下降 1. 多类感知机与神经网络层 多类感知机返回的答案是返回值最高的线性单元的编号。所有感知机都独立于其他感知机进行训练，使用与之前相同的算法。给定一个图像和标签，我们对 10 个感知机运行 10 次感知机算法步骤。例如，如果…前馈神经网络中的交叉熵损失函数与随机梯度下降1. 多类感知机与神经网络层多类感知机返回的答案是返回值最高的线性单元的编号。所有感知机都独立于其他感知机进行训练，使用与之前相同的算法。给定一个图像和标签，我们对 10 个感知机运行 10 次感知机算法步骤。例如，如果标签是 5，但返回值最高的感知机是 6，那么 0 到 4 的感知机不会改变其参数，因为它们正确地判断“我不是 0”或“我不是 1”等。同样，6 到 9 的感知机也不会改变参数。而 5 和 6 的感知机则会修改其参数，因为它们做出了错误的决策。早期讨论神经网络时，会强调单个计算元素（线性单元），如今我们更关注以层为单位的计算。层是一组存储或计算单元，可以并行工作并将值传递给下一层。多层堆叠正是“深度学习”中“深度”的含义。然而，多层结构与感知机配合效果不佳，因此我们需要另一种学习如何改变权重的方法，即使用前馈神经网络和梯度下降这种相对简单的学习技术。2. 损失函数在讨论梯度下降之前，我们需要先了解损失函数。损失函数是将结果映射到其对我们而言“糟糕程度”的函数。在学习模型参数时，我们的目标是最小化损失。感知机的损失函数在训练示例正确时取值为 0，错误时取值为 1，这被称为 0 - 1 损失。0 - 1 损失的优点是直观，但它也有缺点，特别是在梯度下降学习中效果不佳。梯度下降的基本思想是根据规则 $\Delta\varphi_i = -L \frac{\partial L}{\partial \varphi_i}$ 修改参数，其中 $L$ 是学习率，$\frac{\partial L}{\partial \varphi_i}$ 是损失 $L$ 关于要调整参数的偏导数。为了使该规则生效，损失必须