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Softmax、交叉熵损失函数及导数
这是一个简单的神经网络，输出层的激活函数为SoftMax，根据定义，输出层各节点的输出值为： 其中是该节点的输入 是上一层节点的输出值，是权重，...
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卷积神经网络的数学推导及简单实现先来看一个网络： 这是一个简单的CNN的前半部分，不包含全连接层，而且已有一个卷积层和一个池化层，卷积核大小是2X2，步长1，Padding为0...
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神经网络的数学推导及简单实现
如图所示，先画一个简单的神经网络，输入是一个向量（x1,x2,x3,x4）对于每一个所有的隐藏层和输出层的节点都有：：不同层之间节点的连接权重：...