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 ...
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: deeplearning.stanford.edu wiki index.php Exercise:Softmax Regression。主要完成的是手写 ...
2013-03-23 20:17 74 27172 推荐指数:
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 ...
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/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc ...
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 ...
/ex3/ex3.html.其实在上一篇博文Deep learning:二(linear regres ...
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 ...
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 ...
前言: 现在来进入sparse autoencoder的一个实例练习,参考Ng的网页教程:Exercise:Sparse Autoencoder。这个例子所要实现的内容大概如下:从给定的很多张自然图片中截取出大小为8*8的小patches图片共10000张,现在需要用sparse ...