negative log likelihood文章目录negative log likelihood似然函数(likelihood function)OverviewDefinition离散型概率分布(Discrete probability distributions)连续型概率分布(Continuous probability distributions)最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)对数似然(log likelihood)负对数似然(ne

二次代价函数 $C = \frac{1} {2n} \sum_{x_1,...x_n} \|y(x)-a^L(x) \|^2$ 其中,C表示代价函数,x表示样本,y表示实际值,a表示输出值,n表示样本的总数:整个的意思就是把n个y-a的平方累加起来,再除以2求一下均值. 为简单起见,先看下 一个样本 的情况,此时二次代价函数为:$C = \frac{(y-a)^2} {2}$ $a=\sigma(z), z=\sum w_j*x_j +b$  ,其中a就代表激活函数的输出值,这个符号$\sigm

1.softmax 函数 Softmax(x) 也是一个 non-linearity, 但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作. 这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概率分布.其定义如下. 定义 x 是一个实数的向量(正数或负数都无所谓, 没有限制). 然后, 第i个 Softmax(x) 的组成是 exp(xi)∑jexp(xj)exp⁡(xi)∑jexp⁡(xj) 输出是一个概率分布: 每个元素都是非负的, 并且所有元素的总和都是1.2.log_softmax 在softmax的结果上再

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/log-likelihood_distance.html 本文是“挑子”在学习对数似然距离过程中的笔记摘录,文中不乏一些个人理解,不当之处望多加指正. 对数似然距离是基于统计理论的一种计算簇与簇相异度的方法,最早用于BIRCH层次聚类算法的改进.本文旨在详细介绍对数似然距离的统计学基础.方法思想和计算过程,希望帮助更多地人欣赏它.熟悉它.使用它. 1.极大似然估计(Maximum Likelihood Es

全文转载自:softmax的log似然代价函数(公式求导) 在人工神经网络(ANN)中,Softmax通常被用作输出层的激活函数.这不仅是因为它的效果好,而且因为它使得ANN的输出值更易于理解.同时,softmax配合log似然代价函数,其训练效果也要比采用二次代价函数的方式好. 1. softmax函数及其求导 softmax的函数公式如下: 其中,表示第L层(通常是最后一层)第j个神经元的输入,表示第L层第j个神经元的输出,表示自然常数.注意看,表示了第L层所有神经元的输入之和. softm

<Machine Learning in Action> 为防止连续乘法时每个乘数过小,而导致的下溢出(太多很小的数相乘结果为0,或者不能正确分类) 训练: def trainNB0(trainMatrix,trainCategory): numTrainDocs = len(trainMatrix) numWords = len(trainMatrix[0]) pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs) p0Num = ones(num

  1 2 3 1 0 8 9 2 10 0 10 3 10 -2 0 先看样例再解释,看邻接矩阵会发现, 如果用dijkstra算1-2的最短路因为贪心思想所以得到的结果是8,但明显可以看到1-3-2最短,结果为7:这是为什么呢? 因为dijkstra用了贪心的思想,每次选取的是当前最短的边进行松弛,当边都是正权时,松弛后边权一定比当前最短边大,所以满足贪心的条件,有了负边后不满足贪心的条件所以不能用dijkstra计算带有负边的单源最短路

One of the most fundamental concepts of modern statistics is that of likelihood. In each of the discrete random variables we have considered thus far, the distribution depends on one or more parameters that are, in most statistical applications, unkn

.6 统计作图 4.6.1 正整数的频率表 命令 正整数的频率表 函数 tabulate 格式 table = tabulate(X) %X为正整数构成的向量,返回3列:第1列中包含X的值第2列为这些值的个数,第3列为这些值的频率. 例4-49 >> A=[1 2 2 5 6 3 8] A = 1 2 2 5 6 3 8 >> tabulate(A) Value Count Percent 1 1 14.29% 2 2 28.57% 3 1 14.29% 4 0 0.00% 5 1

由于tensorflow版本迭代较快且不同版本的接口会有差距,我这里使用的是1.14.0的版本 安装指定版本的方法:pip install tensorflow==1.14.0      如果你之前安装高版本(比如2.1.0),它会自动把高版本卸载掉 import tensorflow as tf m1=tf.constant([[3,3]]) #创建一个常量op m2=tf.constant([[2],[3]]) product=tf.matmul(m1,m2) #创建一个矩阵乘法op,把m1

Tensorflow学习教程------代价函数   二次代价函数(quadratic cost): 其中,C表示代价函数,x表示样本,y表示实际值,a表示输出值,n表示样本的总数.为简单起见,使用一个样本为例进行说明,此时二次代价函数为: 假如我们使用梯度下降法(Gradient descent)来调整权值参数的大小,权值w和偏置b的梯度推导如下: 其中,z表示神经元的输入,σ表示激活函数.w和b的梯度跟激活函数的梯度成正比,激活函数的梯度越大,w和b的大小调整得越快,训练收敛得就越快.假设我

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L

同步笔者CSDN博客(https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/81513882). 一.概述 本文将要讨论NLP的一个重要话题:Word2Vec,它是一种学习词嵌入或分布式数字特征表示(即向量)的技术.其实,在开展自然语言处理任务时,一个比较重要的基础工作就是有关词表示层面的学习,因为良好的特征表示所对应的词,能够使得上下午语义内容得以很好地保留和整体串起来.举个例子,在特征表示层面,单词“forest”和单词“oven”是不同的,也很

基于信号协方差模型DOA的盲声源分离[1]. 在此基础上,作者团队于2018年又发布了一篇文章,采用分级和时间差的空间协方差模型及非负矩阵分解的多通道盲声源分离[2]. 摘要 本文通过对短时傅立叶变换混合信号的源空间协方差矩阵(SCM)的估计,解决多通道麦克风阵列的声源分离问题.在许多传统的音频分离算法中,源混合参数的估计是在每个频率仓分别进行的,因此容易产生误差,导致源估计的次优.本文提出一个由加权DoA核组成的SCM模型,并且权重只依赖于源信号的方向.在该算法中,源的空间特性在所有频率上进行

cut_sentence.py import string import jieba import jieba.posseg as psg import logging #关闭jieba日制 jieba.setLogLevel(logging.INFO) jieba.load_userdict("./corpus/keywords.txt") stopwords_path = "./corpus/stopwords.txt" stopwords = [i.strip

Alink漫谈(十四) :多层感知机 之 总体架构 目录 Alink漫谈(十四) :多层感知机 之 总体架构 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 前馈神经网络 1.2 反向传播 1.3 代价函数 1.4 优化过程 1.4.1 迭代法 1.4.2 梯度下降 1.5 相关公式 1.5.1 加权求和 h 1.5.2 神经元输出值 a 1.5.3 输出层的输出值 y 1.5.4 激活函数g(h) 1.5.5 损失函数E 1.5.6 误差反向传播--更新权重 1.5.7 输出层增量项 δo 1.5

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/231 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn

高斯分布·拟合 1.1 优美的高斯分布 中心极限定理[P79]证明均匀分布和二项分布在数据量 $N\rightarrow \infty$ 时,都会演化近似为高斯分布. 作为最晚发现的概率分布,可以假设任何不确定的实数服从高斯分布. 对于回归问题,显然目标值 $t$ ,有 $t\sim N(\mu ,\sigma ^{2})$ . $t$ 服从的高斯分布表达形式很特殊,很有趣,也很奇妙: $p(t|x,w,\beta)=N(t|y(x,w),\beta ^{-1})$      [P140] 即分

起源:Boltzmann神经网络 Boltzmann神经网络的结构是由Hopfield递归神经网络改良过来的,Hopfield中引入了统计物理学的能量函数的概念. 即,cost函数由统计物理学的能量函数给出,随着网络的训练,能量函数会逐渐变小. 可视为一动力系统,其能量函数的极小值对应系统的稳定平衡点. Hinton发明的Boltzmann中乘热打铁,对神经元输出引入了随机概率重构的概念.其想法来自于模拟退火算法: 首先在高温下进行搜索,由于此时各状态出现概率相差不大,系统可以很快进入“热平衡状