GloVe损失函数的理解

【GloVe损失函数的理解】的更多相关文章

GloVe损失函数的理解

简介 GloVe是一种非常简单快速的训练词向量的算法.与复杂的word2vec相比,其是一个log双线性模型,仅通过一个简单的损失函数就能够得到很好的结果. (1)J=∑i,jNf(Xi,j)(viTvj+bi+bj−log(Xi,j))2 其中,vi和vj是i和j的词向量,bi和bj是两个偏差项,f是一个权重函数,N为词汇表大小但是这个损失函数的意义却不是很直观,这里参照一篇博客写了一下对于这个损失函数的分析思路 Glove首先会通过设置定义的窗口大小,进行统计得到词的共现矩阵.如…

【转载】深度学习中softmax交叉熵损失函数的理解

深度学习中softmax交叉熵损失函数的理解 2018-08-11 23:49:43 lilong117194 阅读数 5198更多分类专栏: Deep learning 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/lilong117194/article/details/81542667 1. softmax层的作用通过神经网络解决多分类问题时,最常用的一种方式就是在最后一层…

【深度学习】一文读懂机器学习常用损失函数（Loss Function）

最近太忙已经好久没有写博客了,今天整理分享一篇关于损失函数的文章吧,以前对损失函数的理解不够深入,没有真正理解每个损失函数的特点以及应用范围,如果文中有任何错误,请各位朋友指教,谢谢~ 损失函数(loss function)是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好.损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分.模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子…

深度学习：Sigmoid函数与损失函数求导

1.sigmoid函数 sigmoid函数,也就是s型曲线函数,如下: 函数: 导数: 上面是我们常见的形式,虽然知道这样的形式,也知道计算流程,不够感觉并不太直观,下面来分析一下. 1.1 从指数函数到sigmoid 首先我们来画出指数函数的基本图形: 从上图,我们得到了这样的几个信息,指数函数过(0,1)点,单调递增/递减,定义域为(−∞,+∞),值域为(0,+∞),再来我们看一下sigmoid函数的图像: 如果直接把e−x放到分母上,就与ex图像一样了,所以分母加上…

Logistic Regression理论总结

简述: 1. LR 本质上是对正例负例的对数几率做线性回归,因为对数几率叫做logit,做的操作是线性回归,所以该模型叫做Logistic Regression. 2. LR 的输出可以看做是一种可能性,输出越大则为正例的可能性越大,但是这个概率不是正例的概率,是正例负例的对数几率. 3. LR的label并不一定要是0和1,也可以是-1和1,或者其他,只是一个标识,标识负例和正例. 4. Linear Regression和Logistic Regression的区别: 这主要是由于线性回归在…

[目标检测]YOLO原理

1 YOLO 创新点: 端到端训练及推断 + 改革区域建议框式目标检测框架 + 实时目标检测 1.1 创新点 (1) 改革了区域建议框式检测框架: RCNN系列均需要生成建议框,在建议框上进行分类与回归,但建议框之间有重叠,这会带来很多重复工作.YOLO将全图划分为SXS的格子,每个格子负责中心在该格子的目标检测,采用一次性预测所有格子所含目标的bbox.定位置信度以及所有类别概率向量来将问题一次性解决(one-shot). 1.2 Inference过程 YOLO网络结构由24个卷积层与2个全…