【转】基于交叉熵进行反向传递的推导和理解 - 润新知

【转】基于交叉熵进行反向传递的推导和理解

找到的写的很干净仔细，能跟着推下来的推导

http://www.wglite.com/post/bp

最简单的三层神经网络

损失函数：交叉熵

激活函数分别为sigmoid和softmax

没有偏置
相关阅读:
Firefox浏览器安装 Disable Javascript插件
 Web常见漏洞及修复建议
 查询公网出口IP
jQuery jsonp跨域请求--转载自https://www.cnblogs.com/chiangchou/p/jsonp.html
理解闭包 js回收机制--转载https://www.cnblogs.com/wangyingblog/p/5569745.html
全面理解Javascript闭包和闭包的几种写法及用途--转载自https://www.cnblogs.com/yunfeifei/p/4019504.html
什么是闭包？闭包的优缺点？--转载自https://www.cnblogs.com/cxying93/p/6103375.html
JavaScript局部变量和全局变量的理解--转载自https://www.cnblogs.com/eric-qin/p/4166552.html
好文收藏
 SQL In和Like 参数化
原文地址：https://www.cnblogs.com/rinroll/p/13681270.html

Copyright © 2020-2023 润新知