softmax求导的过程
（图出自李宏毅老师的PPT） 对机器学习/深度学习有所了解的同学肯定不会对 softmax 陌生，它时而出现在多分类中用于得到每个类别的概率，时而出现在二分类中用于得到正样本的概率（当然，这个时候 softmax 以 sigmoid 的形式出现）。 1. 从 sigmoid ...
原文：Deep Learning基础--Softmax求导过程
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 , 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 nolimits j e j tag 更形象的如下图表示： softmax直白来说就是将原来输出是 , , 通过softmax函数一作用，就 ...
2018-07-09 18:53 0 1391 推荐指数：
相关推荐
Deep learning：十三(Softmax Regression)
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 ...
softmax 损失函数求导过程
前言：softmax中的求导包含矩阵与向量的求导关系，记录的目的是为了回顾。 下图为利用softmax对样本进行k分类的问题，其损失函数的表达式为结构风险，第二项是模型结构的正则化项。 首先，每个queue：x(i)的特征维度是 n , 参数 θ 是一个 n×k 的矩阵，输出 ...
Deep learning：十四(Softmax Regression练习)
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 ...
Deep Learning 学习随记（三）Softmax regression
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 ...
Deep learning：一(基础知识_1)
前言: 最近打算稍微系统的学习下deep learing的一些理论知识，打算采用Andrew Ng的网页教程UFLDL Tutorial，据说这个教程写得浅显易懂，也不太长。不过在这这之前还是复习下machine learning的基础知识，见网页：http ...
Deep learning：七(基础知识_2)
前面的文章已经介绍过了2种经典的机器学习算法：线性回归和logistic回归，并且在后面的练习中也能够感觉到这2种方法在一些问题的求解中能够取得很好的效果。现在开始来看看另一种机器学习算法 ...
Deep learning：五十一(CNN的反向求导及练习)
前言： CNN作为DL中最成功的模型之一，有必要对其更进一步研究它。虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用，不过那是有个前提的：CNN中的参 ...