当前位置： 首页 > article >正文

大数据算法：一、损失函数

article 2024/12/27 15:13:05

目录

实验目的和要求

实验环境

实验内容与过程

1、实验内容

2.代码

实验结果与分析

实验心得

实验目的和要求

  1. 实现一个简单的前向传播神经网络模型
  2. 了解神经网络中常用的激活函数以及它们的作用
  3. 熟悉常用的损失函数，并了解它们在神经网络中的应用
  4. 学习如何使用随机初始化权重参数，并通过反向传播和优化算法来训练神经网络
  5. 掌握如何在测试数据上评估神经网络模型的性能，包括计算损失值和输出预测结果
  6. 建立一个能够识别手写数字图像的简单神经网络模型，并评估其性能

实验环境

OS:Win11,

Python:3.10


http://www.kler.cn/a/383407.html

相关文章：

  • 【原创学习笔记】近期项目中使用的西门子V20变频器总结（上篇）
  • flink-1.16 table sql 消费 kafka 数据，指定时间戳位置消费数据报错：Invalid negative offset 问题解决
  • Websocket客户端从Openai Realtime api Sever只收到部分数据问题分析
  • 机器学习之PCA降维
  • adb无法连接到安卓设备【解决方案】报错：adb server version (40) doesn‘t match this client (41)；
  • Unity中LineRenderer使用MeshCollider方法参考
  • JVM垃圾回收详解
  • day-81 打家劫舍 II
  • Linux篇（文件管理命令）
  • 泷羽sec学习打卡-shodan扫描1
  • 【短视频矩阵系统开发指南与源码构建技术分享】
  • Django命令行操作用户(manage.py工具)
  • Golang--面向对象
  • 智能指针std::shared_ptr
  • 音频怎么转换成二维码？扫码播放音频的制作方法
  • 《XGBoost算法的原理推导》12-7损失函数经验损失项二阶泰勒展开式 公式解析
  • 归并排序：高效算法的深度解析
  • 大模型LLama3！！！Ollama下载、部署和应用（保姆级详细教程）
  • K8s小白入门
  • 【C++笔记】模版的特化及其编译分离
  • 6.qsqlquerymodel源码分析
  • Java Agent使用、用途和优势
  • 第十九周机器学习笔记：GAN的数学理论知识与实际应用的操作
  • URL上的参数获取
  • C++之多态(3)
  • 鸿蒙next打包流程