V
主页
【官方双语】一个视频理解交叉熵 Cross Entropy
发布人
当神经网络用于分类时,通常我们使用交叉熵来评估它对数据的拟合程度。这个 StatQuest 给你一个计算交叉熵和总交叉熵的概述。 相关视频链接: 神经网络基本思想:https://www.bilibili.com/video/BV18m411S79t/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=2467b9eb914331d7f163eb52ed0d1c22 反向传播:https://www.bilibili.com/video/BV1at421L7DS/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=2467b9eb914331d7f163eb52ed0d1c22 SoftMax和ArgMax: https://www.bilibili.com/video/BV1Lz421y74k/?spm_id_from=pageDriver&vd_source=2467b9eb914331d7f163eb52ed0d1c22 字幕校对、翻译、时间轴调整:@Yovgg 视频校对:@凡鸟不凡 原视频:Neural Networks Part 6: Cross Entropy https://www.youtube.com/watch?v=6ArSys5qHAU&list=PLblh5JKOoLUIxGDQs4LFFD--41Vzf-ME1&index=12 如果这个视频对你有所帮助,不要忘了一键三连和关注,欢迎分享给小伙伴一起学习呀! 如果投币超20个或者参与充电可以领取粉丝勋章! ----------------------------------------------------------------------- 如果您想支持StatQuest,请考虑... 购买我的书,《StatQuest机器学习图解指南》: PDF版本 - https://statquest.gumroad.com/l/wvtmc 纸质版 - https://www.amazon.com/dp/B09ZCKR4H6 Kindle电子书版 - https://www.amazon.com/dp/B09ZG79HXC ----------------------------------------------------------------------- StatQuest 旨在用通俗易懂的方式讲解统计学、机器学习等,将主要方法论分解成易于理解的部分,以增强理解。 更多关于StatQuest: 官网:https://statquest.org/ YouTube:https://www.youtube.com/@statquest Patreon: https://www.patreon.com/statquest 音乐:https://joshuastarmer.bandcamp.com/album/the-middle-ages 周边商店:https://statquest.creator-spring.com/? StatQuest Store: https://statquest.org/statquest-store/
打开封面
下载高清视频
观看高清视频
视频下载器
【官方双语】一个视频带你理解张量tensor
【官方双语】一个视频理解神经网络注意力机制,详细阐释!
【官方双语】看到神经网络的公式就头疼?一个视频带你理解神经网络里的数学知识!
【官方双语】神经网络基本思想,从零开始理解深度学习!
【10分钟】了解香农熵,交叉熵和KL散度
【官方双语】全网最简单易懂的 [RNN循环神经网络] 介绍,一个视频理解梯度消失和梯度爆炸
【官方双语】一个视频理解混淆矩阵!confusion matrix
【官方双语】一个视频带你理解交叉验证
【官方双语】一步一步带你用PyTorch构建神经网络!
【官方双语】一个例子彻底理解ReLU激活函数
【官方双语】交叉熵损失函数怎么进行反向传播来优化神经网络参数?
【官方双语】LSTM(长短期记忆神经网络)最简单清晰的解释来了!
【官方双语】ChatGPT背后是什么模型和原理?详细阐述decoder-only transformer模型!
【官方双语】如何理解模型过拟合?理解模型的偏差&方差
【官方双语】词嵌入、word2vec模型,如何将文字转化为数值,超清晰解释!
【官方双语】反向传播详解 第2部分:疯狂使用链式法则
【官方双语】Transformer模型最通俗易懂的讲解,零基础也能听懂!
【官方双语】SoftMax函数求导详细指南
【官方双语】用PyTorch+Lightning优化神经网络代码
【官方双语】机器学习新手必看,超简洁入门视频,带你理解机器学习核心
【官方双语】反向传播详解,第1部分:同时优化多个参数
【官方双语】反向传播超简明教程,解析神经网络参数优化的核心技术
【中英双语】ChatGPT背后的数学原理是什么?带你看懂Transformer模型的数学矩阵实现!
Batch Normalization(批归一化)和 Layer Normalization(层归一化)的一些细节可能和你想的并不一样
【官方双语】神经网络并不可怕!
【官方双语】零基础梯度下降法,手把手教你优化损失函数!
【官方双语】编码、解码神经网络,一个视频讲清楚,seq2seq模型
【官方双语】逐步解析神经网络的多元输入与输出 !!!
【官方双语】ROC & AUC 详细解释!
【官方双语】卷积神经网络CNN进行图像分类,清晰易懂!
(超爽中英!) 2024公认最好的【吴恩达机器学习】教程!附课件代码 Machine Learning Specialization
【深度学习 搞笑教程】19 激活函数 sigmoid tanh ReLU LeakyReLU ELU Swish | 草履虫都能听懂 零基础入门 | 持续更新
【官方双语】神经网络决策的数学基础,SoftMax 和 ArgMax深度解析
【深度学习 搞笑教程】24 池化层 | 草履虫都能听懂 零基础入门 | 持续更新
【机器学习】重新理解线性回归 -3- 交叉熵
AI算法面试:交叉熵为什么可以作为分类的损失函数???
[数学!数学] 最大似然估计(MLE)与最小化交叉熵损失(cross entropy loss)的等价性
“交叉熵”如何做损失函数?打包理解“信息量”、“比特”、“熵”、“KL散度”、“交叉熵”
[5分钟深度学习] #02 反向传播算法
信息量 |熵 | 交叉熵 |KL散度 (相对熵)|交叉熵损失函数