一、前言   最近在阅读HashMap的源码，已经将代码基本过了一遍，对它的实现已经有了一个较为全面的认识。今天就来分享一下HashMap中比较重要的一个方法——resize方法。我将对resize方法的源代码进行逐句的分析。   若想要看懂这个方法的源代码，首先得对HashMap的底层结构 ...

Table of Contents 1 SoftMax回归概述 1.1 标签编码 1.2 算法思路 2 SoftMax的损失函数及其优化 2.1 损失函数 2.2 损失函数的求导 3 Softmax ...

一、创建数据集 从Fashion-MNIST数据集中引入创建数据，并设置数据迭代器的批量大小为256 import torch from IPython import display fro ...

...

我们先来理解理解Softmax：任意事件发生的概率都在 0 和 1 之间，且总有某一个事件发生 （概率的和为 1 ）。如果将分类问题中“ 一个样例属于某一个类别”看成一个概率事件， 那么训练数据的正确答案就符合一个概率分布。因为事件“一个样例属于不正确的类别”的概率为0,而“ 一个样例属于正确 ...

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 ...

1.softmax从零实现 2.使用mxnet实现softmax分类 ...

Affine 层 分别是形状为(2,)、(2, 3)、(3,) 的多维数组。这样一来，神经元的加权和可以用Y = np.dot(X, W) + B计算出来。 神经网络的正向传播中进行的矩阵的乘积运算在几何学领域被称为“仿射变换”。因此，这里将进行仿射变换的处理实现 ...