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Machine-Learning (Subject) / Formeln (Lesson)

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• Sigmoid 1/(1+e^x)
• Softmax e^x*wT----- ∑e^x*wT
• ReLu max(0,x)
• Leaky ReLu y = max ( ax , x)
• SSE E = Σ (r-y)²
• kreuzentropie Σ(N)Σ(K) r * log(y)
• Gewichtsanpassung η * Σ(N) : (r-y) * x
• Binäre Kreuzentropie -Σ : r * log(y) + (1-r) * log(1-y)
• Convolution-Filter Output O = r - a + 2*p + (a-1) * (1-d) + 1       ------------------------------                            s Stepsize s Input Seitenlänge r Filterlänge a Padding p Dilation Rate d
• Input und Output haben dieselbe Größe wenn bei einer Stepsize von 1 und einer ungleichen Filtergröße was der Fall ist ? p = a-1 / 2

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