文章 2024-06-21 来自:开发者社区

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: ...

Java开发者的神经网络进阶指南:深入探讨交叉熵损失函数
文章 2022-02-16 来自:开发者社区

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...

开发者自述:我是怎样理解支持向量机(SVM)与神经网络的

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