【深度学习 基本概念】深度学习中的一些数学公式
来源:互联网 发布:redis在安装在python 编辑:程序博客网 时间:2024/06/04 00:20
1、得分函数:
2、SVM损失函数:
3、加入正则化惩罚项的SVM损失函数:
其中,为正则化惩罚项。
4、L2正则化:
那么,加入正则化惩罚项的SVM损失函数
5、交叉熵损失(cross-entropy loss)函数:
其中,被称作softmax函数。
其输入值是一个向量,向量中元素为任意实数的评分值;输出是一个向量,其中每个元素值在0到1之间,且所有元素之和为1。
6、SVM损失函数输出的是一个值,softmax损失函数输出的是一个概率。
7、梯度函数:
深度学习中所说的学习率即是梯度下降的步长。
8、单层的神经网络:
双层的神经网络:
其中,W1、W2、W3为权重参数,max为激活函数。
单层的神经网络相当于线性分类。
简单的神经网络模型可参考:http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/classify2d.html
9、有下列激活函数:
Sigmoid函数、tanh(x)函数、ReLu函数(即函数max(0,x))。
10、anaconda可从镜像网站下载,如:http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive
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