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

sigmoid函数由于其自身特点,容易造成几个问题 1.当sigmoid在输出层时容易造成loss较大时学习速度慢的情况(或者说是代价函数学习速度衰退问题) 原因:神经网络的学习方式是通过求代价函数对各参数的偏导,找到负梯度方向,来优化各参数.而在loss较大时,sigmoid的偏导较小. 解决办法之一是在有sigmoid层的时候使用cross-entropy loss cross-entropy:https://hit-scir.gitbooks.io/neural-networks-and-

对于分类问题的神经网络最后一层的函数做如下知识点总结: sigmoid和softmax一般用作神经网络的最后一层做分类函数(备注:sigmoid也用作中间层做激活函数): 对于类别数量大于2的分类问题,如果每个类别之间互斥,则选用softmax函数(例如:类别为牡丹花.玫瑰花.菊花),如果每个类别之间有交叉则选用与类别数量相等的sigmoid函数(例如:类别为小孩.大人.男人.女人,此处应该选用4个sigmoid函数): 神经网络最后一层的分类函数直接面临作损失函数的选择: softmax函数的

Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广. 参考:http://blog.csdn.net/u014422406/article/details/52805924 sigmoid将一个real value映射到(0,1)的区间(当然也可以是(-1,1)),这样可以用来做二分类. 而softmax把一个k维的real value向量(a1,a2,a3,a4….)映射成一个(b1,b2,b3,b4….)其中bi是一个0-1的常数,然后可以根据bi的大小来进行多分类

原文地址:https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/9276412.html 激活函数: 就是在神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端. 常见的激活函数包括Sigmoid.TanHyperbolic(tanh).ReLu. softplus以及softmax函数. 这些函数有一个共同的特点那就是他们都是非线性的函数.那么我们为什么要在神经网络中引入非线性的激活函数呢? 如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下

DIFFERENCE BETWEEN SOFTMAX FUNCTION AND SIGMOID FUNCTION 二者主要的区别见于, softmax 用于多分类,sigmoid 则主要用于二分类: ⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪F(Xi)=11+exp(−Xi)=exp(Xi)exp(Xi)+1F(Xi)=exp(Xi)∑kj=0exp(Xj),i=0,1,-,k import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(inputs

Hinge损失函数主要用来评估支持向量机算法,但有时也用来评估神经网络算法.下面的示例中是计算两个目标类(-1,1)之间的损失.下面的代码中,使用目标值1,所以预测值离1越近,损失函数值越小: # Use for predicting binary (-1, 1) classes # L = max(0, 1 - (pred * actual)) hinge_y_vals = tf.maximum(., . - tf.multiply(target, x_vals)) hinge_y_out =

之前做手写数字识别时,接触到softmax网络,知道其是全连接层,但没有搞清楚它的实现方式,今天学习Alexnet网络,又接触到了softmax,果断仔细研究研究,有了softmax,损失函数自然不可少.一起学习记录一下. 主要参考的博文:http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 侵删! 先讲softmax. softmax是一个全连接层,功能是将卷积神经网络计算后的多个神经元输出,映射到(0,1)区间,给出每种分类的概率情

SoftMax回归模型,是logistic回归在多分类问题的推广,即现在logistic回归数据中的标签y不止有0-1两个值,而是可以取k个值,softmax回归对诸如MNIST手写识别库等分类很有用,该问题有0-9 这10个数字,softmax是一种supervised learning方法. 在logistic中,训练集由  个已标记的样本构成: ,其中输入特征(特征向量  的维度为 ,其中  对应截距项 ), logistic 回归是针对二分类问题的,因此类标记 .假设函数(hypothe

一.前述 Soft-Max是做多分类的,本身是哪个类别的概率大,结果就为对应的类别.为什么称之为Soft判别,原因是归一化之后的概率选择最大的作为结果,而不是只根据分子. 二.原理 sigmod函数: SoftMax函数模型理解: 每一个分类的预测值的概率: soft-max的损失函数: 当k=2时其实损失函数就是:(实际上就是逻辑回归) 三.代码 # softmax多分类 from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import

本文介绍Softmax运算.Softmax损失函数及其反向传播梯度计算, 内容上承接前两篇博文 损失函数 & 手推反向传播公式. Softmax 梯度 设有K类, 那么期望标签y形如\([0,0,...0,1,0...0]^T\)的one-hot的形式. softmax层的输出为\([a_1,a_2,...,a_j,...a_K]^T\), 其中第j类的softmax输出为: \[ \begin{align} a_{j} &= \frac{\exp(z_{j})}{\sum_{k=1}^K

Question? 激活函数是什么? 激活函数有什么用? 激活函数怎么用? 激活函数有哪几种?各自特点及其使用场景? 1.激活函数 1.1激活函数是什么? 激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力.如果没有激活函数,那么该网络仅能够表达线性映射,此时即便有再多的隐藏层,其整个网络跟单层神经网络也是等价的.因此也可以认为,只有加入了激活函数之后,深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力. 那么激活函数应该具有什么样的性质呢? 可微性: 当优化方法是基于梯度的时候,这个性质是必须的. 单调性

SoftMax回归模型,是logistic回归在多分类问题的推广,即现在logistic回归数据中的标签y不止有0-1两个值,而是可以取k个值,softmax回归对诸如MNIST手写识别库等分类很有用,该问题有0-9 这10个数字,softmax是一种supervised learning方法. 在logistic中,训练集由  个已标记的样本构成: ,其中输入特征(特征向量  的维度为 ,其中  对应截距项 ), logistic 回归是针对二分类问题的,因此类标记 .假设函数(hypothe

在下面的内容中,我们用C来表示需要分的类数. 最后一层的隐藏单元个数为4,为所分的类的数目,输出的值表示属于每个类的概率. Softmax函数的具体步骤如下图: 简单来说有三步: 计算z值(4×1矩阵) 将z作为指数,得到中间变量t(维度同z) 对t归一化,得到a(维度同t,同z). Softmax激活函数的特殊之处在于,输入一个向量,最后输出一个向量. Softmax的示例 下面我们来来考虑一个只有输出层没有隐藏层的神经网络. 在这张图表中,我们所做的是选择图中的数据作为训练集,用数据的C种标

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

多层感知机 隐藏层 激活函数 小结 多层感知机 之前已经介绍过了线性回归和softmax回归在内的单层神经网络,然后深度学习主要学习多层模型,后续将以多层感知机(multilayer percetron,MLP),介绍多层神经网络的概念. 隐藏层 多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层(hidden layer).隐藏层位于输入层和输出层质检.下图展示了一个多层感知机的神经网络,它含有一个隐藏层,该层中有5个隐藏单元. 输入和输出个数为别为4和3,中间隐藏层中包含了5个隐藏单元.由

反向传播算法详细推导 反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是"误差反向传播"的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法.该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度.这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数. 在神经网络上执行梯度下降法的主要算法.该算法会先按前向传播方式计算(并缓存)每个节点的输出值,然后再按反向传播遍历图的方式计算损失函数值相对于每个参数的偏导数. 我们将以全连接层,激活函数采用 Sigm

**本小节用到的数据下载 1.涉及语句 import d2lzh1981 as d2l 数据1 : d2lzh1981 链接:https://pan.baidu.com/s/1LyaZ84Q4M75GLOO-ZPvPoA 提取码:cf8s 2.涉及语句 batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size,root='/home/kesci/input/FashionMNIST2065')

多类分类问题本质上可以分解为多个二分类问题,而解决二分类问题的方法有很多.这里我们利用Keras机器学习框架中的ANN(artificial neural network)来解决多分类问题.这里我们采用的例子是著名的UCI Machine Learning Repository中的鸢尾花数据集(iris flower dataset). 1. 编码输出便签 多类分类问题与二类分类问题类似,需要将类别变量(categorical function)的输出标签转化为数值变量.这个问题在二分类的时候直

作者:程程链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21432547来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 深度学习大讲堂致力于推送人工智能,深度学习方面的最新技术,产品以及活动.请关注我们的知乎专栏! 一.DL基础理论 本页PPT给出了本节内容概要,我们从MCP神经元模型开始,首先回顾全连接层.卷积层等基础结构单元,Sigmoid等激活函数,Softmax等损失函数,以及感知机.MLP等经典网络结构.接下来,将介绍网络训练方法,包括