bp神经网络，rnn循环神经网络损失函数

BP神经网络常用的损失函数有均方误差（MSE）和交叉熵（Cross-Entropy）。

MSE损失函数的公式为：$L=\frac{1}{2n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y_i})^2$，其中 $n$ 表示样本数，$y_i$ 表示真实值，$\hat{y_i}$ 表示预测值。该损失函数的优化目标是使预测值尽可能地接近真实值，即最小化损失函数。

RNN循环神经网络常用的损失函数同样有均方误差和交叉熵。

对于时序预测问题，可以使用均方误差损失函数。其公式与BP神经网络中的相同。

对于分类问题，可以使用交叉熵损失函数。其公式为：$L=-\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{m}y_{i,j}log(\hat{y_{i,j}})$，其中 $n$ 表示样本数，$m$ 表示分类数，$y_{i,j}$ 表示真实标签，$\hat{y_{i,j}}$ 表示预测标签的概率值。该损失函数的优化目标是最小化预测标签的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异，即最小化损失函数。