相对于自适应神经网络.感知器,softmax巧妙低使用简单的方法来实现多分类问题. 功能上,完成从N维向量到M维向量的映射 输出的结果范围是[0, 1],对于一个sample的结果所有输出总和等于1 输出结果,可以隐含地表达该类别的概率 softmax的损失函数是采用了多分类问题中常见的交叉熵,注意经常有2个表达的形式 经典的交叉熵形式:L=-sum(y_right * log(y_pred)), 具体见https://blog.csdn.net/bqw18744018044/article/d…

---恢复内容开始--- Softmax Regression 可以看做是 LR 算法在多分类上的推广,即类标签 y 的取值大于或者等于 2. 假设数据样本集为:$\left \{ \left ( X^{(1)},y ^{(1)} \right ) ,\left ( X^{(2)},y ^{(2)} \right ),\left ( X^{(3)},y ^{(3)} \right ),...,\left ( X^{(m)},y ^{(m)} \right )\right \}$ 对于 SR 算法…

import numpy as np def softmax(x): """ 对输入x的每一行计算softmax. 该函数对于输入是向量(将向量视为单独的行)或者矩阵(M x N)均适用. 代码利用softmax函数的性质: softmax(x) = softmax(x + c) 参数: x -- 一个N维向量,或者M x N维numpy矩阵. 返回值: x -- 在函数内部处理后的x """ orig_shape = x.shape # 根据输…

Softmax Regression Chapter Basics generate random Tensors Three usual activation function in Neural Network Softmax funcion Softmax Regression Logistic Regression Softmax Regression Examples Basics generate random Tensors Three usual activation funct…

logistic regression model LR softmax classification Fly logistic regression model loss fuction softmax 基于python的logistic regression代码 logistic regression model 逻辑回归模型一般指的是二项分类的逻辑回归模型,也是非常经典的模型,它主要的决策函数是,给定数据的情况下,来求取Y属于1或者0的概率.具体的,我们可以做如下表示: 这里, 是输入,…

第三周:Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks 调试处理(Tuning process) 目前为止,你已经了解到,神经网络的改变会涉及到许多不同超参数的设置.现在,对于超参数而言,你要如何找到一套好的设定呢?在本节中,我想和你分享一些指导原则,一些关于如何系统地组织超参调试过程的技巧,希望这些能够让你更有效的聚焦到合适的超参设定中. 关于训练深度神经网络最难的事情之一是你要处理的参数的数量,下面粗…

逻辑回归神经网络实现手写数字识别 如果更习惯看Jupyter的形式,请戳Gitthub_逻辑回归softmax神经网络实现手写数字识别.ipynb 1 - 导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from ld_mnist import load_digits %matplotlib inline 2 - 导入数据及数据预处理 mnist = load_digits() Extra…

# 手写数字识别 ----Softmax回归模型 # regression import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) # 获取数据 mnist是一个轻量级的类,其中以Numpy数组的形式中存储着训练集.验证集.测试集. #…

Softmax函数,或称归一化指数函数,它能将一个含任意实数的K维向量z"压缩"到另一个K维实向量\(\sigma{(z)}\)中,使得每一个元素的范围都在(0,1)之间,并且所有元素的和为1.该函数的形式通常按下面的式子给出: \[ \sigma{(z)_j}=\frac{e^{z_j}}{\sum_{k=1}^{K} e^{z_k}} \quad for \, j = 1, ..., K\] 输入向量 [1,2,3,4,1,2,3]对应的Softmax函数的值为[0.024,0.0…

softmax计算公式:                        Softmax是机器学习中一个非常重要的工具,他可以兼容 logistics 算法.可以独立作为机器学习的模型进行建模训练.还可以作为深度                 学习的激励函数.          softmax的作用简单的说就计算一组数值中每个值的占比,公式一般性描述为:              设一共有个用数值表示的分类,其中表示分类的个数.那么softmax               公式softmax的…