机器学习(11.2)--神经网络(nn)算法的深入与优化(2) -- QuadraticCost、CorssEntropyCost、SoftMax的javascript数据演示测试代码

    本篇文章是数据演示的HTML，如果你不会HTML和JS，把代码复制到一个文本文件中，文本文件命名为test.html,保存后双击运行即可

    本文包含 QuadraticCost（二次方代价函数）、CorssEntropyCost（交叉商代价函数）、SoftMax变化演示三部份
    1、代价函数：
        为了让代码及数据清晰些，
        在QuadraticCost（二次方代价函数）、CorssEntropyCost（交叉商代价函数）中
        对神经网络的设置只有一个输入神经元(input)与一个输出神经元(output)
        具体内容介绍文章为：
             1.1 机器学习(11.3)--神经网络(nn)算法的深入与优化(3) -- QuadraticCost（二次方代价函数）数理分析
             1.2 机器学习(11.4)--神经网络(nn)算法的深入与优化(4) -- CorssEntropyCost（交叉熵代价函数）数理分析与代码实现
    2、Softmax:
        Softmax的实现与神经网络本身关系并不太大，在演示中的拉动条，代表着最后算出值，而Act表示softmax转化后的值，

        通过拉动条，可以看到数据变化 具体内容介绍文章为：

            2.1  机器学习(11.5)--神经网络(nn)算法的深入与优化(5) -- softmax的代码实验

    如果你不会javascript也问题不大，你只要关心有注释的地方即可，大致的运行效果如下图

    



    

        
Quadratic Cost(二次方代价)
        
Cross Entropy Cost(交叉熵代价)
        
softmax

    
    

        
        

        初始化weight：
        
        初始化Biases：
        
        学习率：
        
        
开始
        
暂停