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,所以: 再来看损失函数: 是训...

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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,所以: 再来看损失函数: 是训...
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,Pooling操作为Max ...
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:上一层节点的输出值:该节点的输...