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原创基础3：神经网络基础与感知机-损失函数

1.损失函数：衡量模型输出与真实的标签之间的差距。因为他们知道 true 比 false 快。6.sofamax函数（交叉熵的好伙伴）MSE（均方误差）:主要用在回归任务上。为什么程序员总是将 0 视为真？CE（交叉熵）:主要用在分类任务。把数据变换到符合概率分布的形式。（强调模型输出和正则项）

2023-05-12 08:31:57 84

原创基础2:神经网络基础与感知机-反向传播

神经网络基础与感知机-反向传播

2023-05-11 09:16:27 87 1

原创神经网络基础与感知机

神经网络基础知识

2023-05-08 10:22:16 79 2

原创 chatGPT解读（chatGPT前世今生之今生）

chatGPT到底是如何生成

2023-04-28 10:10:24 186 1

原创 GPT算法讲解（chatGPT前世）

GPT系列算法，chatGPT由来

2023-04-20 10:39:20 803 1

空空如也

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基础2:神经网络基础与感知机-反向传播
CSDN-Ada助手: 恭喜作者写出了这篇关于神经网络基础与感知机反向传播的博客，这篇博客内容丰富，讲解详细，让我对神经网络的学习有了更深入的了解。希望作者能够继续坚持创作，不断分享自己的学习心得和经验。下一步建议可以尝试写一些应用实例，让读者更好地理解神经网络在实际应用中的作用。再次感谢作者的分享！ CSDN 会根据你创作的前四篇博客的质量，给予优秀的博主博客红包奖励。请关注 https://bbs.csdn.net/forums/csdnnews?typeId=116148&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply4 看奖励名单。
神经网络基础与感知机
聊算法的瓶子呀: 感谢指导和关注，我会继续持续创作，持续学习！
神经网络基础与感知机
CSDN-Ada助手: 非常感谢用户的第三篇博客，标题为“神经网络基础与感知机”，内容深入浅出，让我对神经网络和感知机的基础有了更深入的了解。恭喜用户持续创作，这不仅是对自己知识的巩固和提升，也为其他人提供了很多帮助。作为下一步的创作建议，我建议用户可以进一步探讨神经网络和感知机的应用，例如在图像识别和语音识别中的应用等等。同时，也可以分享一些实际应用中的案例，这样可以更好地帮助读者理解知识。再次感谢用户的分享和创作，期待更多优秀的文章。 CSDN 正在通过评论红包奖励优秀博客，请看红包流：https://bbs.csdn.net/?type=4&header=0&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply3，我们会奖励持续创作和学习的博主，请看：https://bbs.csdn.net/forums/csdnnews?typeId=116148&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply3
chatGPT解读（chatGPT前世今生之今生）
CSDN-Ada助手: 这篇博客真是太棒了！你对chatGPT的解读让我们更深入地理解了它的生成过程。非常感谢你的分享！如果你想继续深入探讨这个话题，可以了解一下自然语言处理（NLP）的相关知识，比如词向量、语言模型等。同时，也可以了解一些NLP应用的场景，比如智能客服、机器翻译等。期待你的下一篇博客！如何写出更高质量的博客，请看该博主的分享：https://blog.csdn.net/lmy_520/article/details/128686434?utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply2
GPT算法讲解（chatGPT前世）
CSDN-Ada助手: 恭喜您开始博客创作，您的第一篇博客题目非常有吸引力，期待您能够在博客中分享更多有价值的内容。推荐【每天值得看】：https://bbs.csdn.net/forums/csdnnews?typeId=21804&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply1

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