前言: 这篇文章主要是用来练习softmax regression在多分类器中的应用,关于该部分的理论知识已经在前面的博文中Deep learning:十三(Softmax Regression)有所介绍。本次的实验内容是参考网页:http ...
在前面的logistic regression博文Deep learning:四 logistic regression练习 中,我们知道logistic regression很适合做一些非线性方面的分类问题,不过它只适合处理二分类的问题,且在给出分类结果时还会给出结果的概率。那么如果需要用类似的方法 这里类似的方法指的是输出分类结果并且给出概率值 来处理多分类问题的话该怎么扩展呢 本次要讲的就 ...
2013-03-22 17:15 11 66447 推荐指数:
前言: 这篇文章主要是用来练习softmax regression在多分类器中的应用,关于该部分的理论知识已经在前面的博文中Deep learning:十三(Softmax Regression)有所介绍。本次的实验内容是参考网页:http ...
讲义中的第四章,讲的是Softmax 回归。softmax回归是logistic回归的泛化版,先来回顾下logistic回归。 logistic回归: 训练集为{(x(1),y(1)),...,(x(m),y(m))},其中m为样本数,x(i)为特征。 logistic回归是针对二分类问题 ...
前言: 本节来练习下logistic regression相关内容,参考的资料为网页:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc ...
前言 本文是多元线性回归的练习,这里练习的是最简单的二元线性回归,参考斯坦福大学的教学网http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/Doc ...
前言 练习内容:Exercise:Softmax Regression。完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别,即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作训练数据集,然后利用其训练softmax分类器,再用1万个已标注数据(即:1万张28*28 ...
/ex3/ex3.html.其实在上一篇博文Deep learning:二(linear regres ...
一、softmax函数 softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 假设我们有一个数组,V,Vi表示V中的第i个元素,那么这个元素的softmax值就是: $$ S_i = \frac{e^j }{ \sum ...
基础知识: 在sparse coding(可参考Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解),Deep learning:二十九(Sparse coding练习))模型中,学习到的基是超完备集的,也就是说基集中基的个数比数据的维数还要大,那么对一个 ...