深度学习随笔[tensorflow] 多维矩阵的乘法

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​​损失函数｜交叉熵损失函数

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https://www.zhihu.com/question/23765351​​​​小白都能看懂的softmax详解_bitcarmanlee的博客-CSDN博客_softmax1.softmax初探在机器学习尤其是深度学习中，softmax是个非常常用而且比较重要的函数，尤其在多分类的场景中使用广泛。他把一些输入映射为0-1之间的实数，并且归一化保证和为1，因此多分类的概率之和也刚好为1。 首先我们简单来看看softmax是什么意思。顾名思义，softmax由两个单词组成，其中一个是max。对于max我们都很熟悉，比如有两个变量a,b。如果a>b，则max为.

 ​​交叉熵损失函数(Cross Entropy Error Function)与均方差损失函数(Mean Squared Error)_bitcarmanlee的博客-CSDN博客1.均方差损失函数(Mean Squared Error)均方差损失函数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值。计算方式也比较简单MSE=1N(y^−y)2MSE = \frac{1}{N}(\hat y - y) ^ 2MSE=N1(y^−y)2其中，N为样本个数。2.交叉熵损失函数(Cross Entropy Error Function)在分类问题中，尤其是在神经网络中，

​​为什么e^x 的导数是还是其自身？

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​​CNN 入门讲解：什么是卷积（Convolution）

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​​如何通俗易懂地解释卷积？

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​​ 一文让你理解什么是卷积神经网络https://www.jianshu.com/p/1ea2949c0056https://www.jianshu.com/p/1ea2949c0056​​

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