山东大学人工智能导论实验1：numpy基本操作工程文件
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：None
简介：
本工程文件为山东大学《人工智能导论》课程的第一节实验材料，专注于介绍Python库NumPy的基本操作方法，包括数组创建、索引切片及常用函数等基础内容。
山东大学人工智能导论实验1涵盖了使用numpy实现深度学习任务中的基本操作的工程文件详解。内容包括以下函数：
- Sigmoid 函数
- Sigmoid 梯度函数
- Softmax 函数
- 交叉熵损失函数
目标是熟悉 numpy 的一些基础功能，并理解 sigmoid、softmax 和交叉熵损失等函数在神经网络中的作用。
代码要求如下：
1. 根据提供的模板实现各函数的功能。
2. 提供运行结果的截图（main 函数的内容不要修改）。
3. 说明并展示 Sigmoid 函数及其图像，Sigmoid 梯度求解公式及图像。
4. 给出 Softmax 函数和交叉熵损失函数的公式。
此外，请解释这些函数在神经网络中的用途。
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~
