Java开发者的神经网络进阶指南：深入探讨交叉熵损失函数
前言 今天来讲一下损失函数——交叉熵函数，什么是损失函数呢？大体就是真实与预测之间的差异，这个交叉熵（Cross Entropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。在信息论中，交叉熵是表示两个概率分布 p，q 的差异，其中 p 表示真实分布，q 表示预测分布，那么 H(p,q)就称为交叉熵： ...
开发者自述：我是怎样理解支持向量机（SVM）与神经网络的
SVM与神经网络 支持向量机并不是神经网络，这两个完全是两条不一样的路吧。不过详细来说，线性SVM的计算部分就像一个单层的神经网络一样，而非线性SVM就完全和神经网络不一样了（是的没错，现实生活中大多问题是非线性的），详情可以参考知乎答案。 这两个冤家一直不争上下，最近基于神经网络的深度学习因为AlphaGo等热门时事，促使神经网络的热度达到了空前最高。毕竟，深度学习那样的...
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