原文:UFLDL深度学习笔记 (二)SoftMax 回归(矩阵化推导)

UFLDL深度学习笔记 二 Softmax 回归 本文为学习 UFLDL Softmax回归 的笔记与代码实现,文中略过了对代价函数求偏导的过程,本篇笔记主要补充求偏导步骤的详细推导。 . 详细推导softmax代价函数的梯度 经典的logistics回归是二分类问题,输入向量 x i in Re n 输出 , 判断 y i in , ,Softmax回归模型是一种多分类算法模型,如图所示,输出包 ...

2017-06-25 22:18 0 6561 推荐指数:

查看详情

家乐的深度学习笔记「4」 - softmax回归

目录 softmax回归 分类问题 softmax回归模型 softmax运算 矢量表达式 单样本分类的矢量计算表达式 小批量样本分类的矢量计算表达式 ...

Tue Mar 31 08:33:00 CST 2020 0 957
深度学习softmax回归

前言 以下内容是个人学习之后的感悟,转载请注明出处~ softmax回归   首先,我们看一下sigmod激活函数,如下图,它经常用于逻辑回归,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 ...

Fri Sep 15 03:34:00 CST 2017 0 4177
UFLDL深度学习笔记 (四)用于分类的深度网络

UFLDL深度学习笔记 (四)用于分类的深度网络 1. 主要思路 本文要讨论的“UFLDL 建立分类用深度网络”基本原理基于前2节的softmax回归和 无监督特征学习,区别在于使用更“深”的神经网络,也即网络中包含更多的隐藏层,我们知道前一篇“无监督特征学习”只有一层隐藏层。原文深度网络概览 ...

Sun Jul 02 09:53:00 CST 2017 0 4578
UFLDL深度学习笔记 (三)无监督特征学习

UFLDL深度学习笔记 (三)无监督特征学习 1. 主题思路 “UFLDL 无监督特征学习”本节全称为自我学习与无监督特征学习,和前一节softmax回归很类似,所以本篇笔记会比较简化,主题思路和步骤如下: 把有标签数据分为两份,先对一份原始数据做无监督的稀疏自编码训练,获得输入层 ...

Tue Jun 27 09:14:00 CST 2017 0 3074
机器学习softmax回归笔记

本次笔记绝大部分转自https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10674719.html softmax回归 Logistic回归是用来解决二类分类问题的,如果要解决的问题是多分类问题呢?那就要用到softmax回归了,它是Logistic回归在多分类问题上的推广 ...

Sat Sep 21 04:29:00 CST 2019 0 472
深度学习UFLDL老教程笔记1 稀疏自编码器Ⅰ

稀疏自编码器的学习结构: 稀疏自编码器Ⅰ: 神经网络 反向传导算法 梯度检验与高级优化 稀疏自编码器Ⅱ: 自编码算法与稀疏性 可视自编码器训练结果 Exercise: Sparse Autoencoder 稀疏自编码器Ⅰ这部分先简单讲述神经网络的部分,它和稀疏 ...

Tue Nov 25 00:52:00 CST 2014 0 2676
深度学习UFLDL老教程笔记1 稀疏自编码器Ⅱ

稀疏自编码器的学习结构: 稀疏自编码器Ⅰ: 神经网络 反向传导算法 梯度检验与高级优化 稀疏自编码器Ⅱ: 自编码算法与稀疏性 可视自编码器训练结果 Exercise: Sparse Autoencoder 自编码算法与稀疏性 已经讨论了神经网络在有 ...

Sat Nov 29 05:06:00 CST 2014 0 3397
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM