Machine-Learning (Fach) / Formeln (Lektion)
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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 ... p = a-1 / 2