【机器学习基础】对 softmax 和 cross-entropy 求导
目录 符号定义 对 softmax 求导 对 cross-entropy 求导 对 softmax 和 cross-entropy 一起求导 References 在论文中看到对 softmax 和 cross-entropy 的求导，一脸懵逼 ...
原文：【机器学习】BP & softmax求导
目录 一 BP原理及求导 二 softmax及求导 一 BP 为什么沿梯度方向是上升最快方向 根据泰勒公式对f x 在x 处展开，得到f x f x f x x x , 故得到f x f x f x x x , 所以从x 出发，变化最快，即使f x f x 最大，也就f x x x ，由于f x 与 x x 均为向量 现在x 取的是一个数，如果放在多维坐标那么x 就是一个多维向量 ，由余弦定理f ...
2018-08-26 21:50 0 836 推荐指数：
相关推荐
机器学习——softmax回归
softmax回归 前面介绍了线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如 softmax 回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax 回归的输出单元从一个变成了多个，且引入 ...
机器学习--Softmax回归
SVM只选自己喜欢的男神，Softmax把所有备胎全部拉出来评分，最后还归一化一下 1.引入---为何种问题存在 2.Softmax回归的预设函数、代价函数 2.1Softmax函数 2.2Softmax回归的预设函数 2.3Softmax回归 ...
机器学习中的向量求导规则
网上有一些向量求导的总结，把20多种情况一一考虑，很是麻烦，本文希望找出向量求导的基本法则。 向量求导与标量求导法则不同的是，向量的求导还要注意结果的排法问题。注意排法是因为当一个目标函数是多个成分相加时，如果不注意排法可能导致有些结果是行，有些是列，无法继续进行运算。我总结的向量求导的基本推导 ...
(转)机器学习之——自动求导
随机梯度下降法（SGD）是训练深度学习模型最常用的优化方法。在前期文章中我们讲了梯度是如何计算的，主要采用BP算法，或者说利用链式法则。但是深度学习模型是复杂多样的，你不大可能每次都要自己使用链式法则去计算梯度，然后采用硬编程的方式实现。 而目前的深度学习框架其都是实现了自动求梯度的功能，你只 ...
【机器学习】sigmoid、tanh及求导
Sigmoid 公式： 导数： Tanh 公式： 导数： ...
机器学习中的矩阵向量求导(五) 矩阵对矩阵的求导
在矩阵向量求导前4篇文章中，我们主要讨论了标量对向量矩阵的求导，以及向量对向量的求导。本文我们就讨论下之前没有涉及到的矩阵对矩阵的求导，还有矩阵对向量，向量对矩阵求导这几种形式的求导方法。 本文所有求导布局以分母布局为准，为了适配矩阵对矩阵的求导，本文向量对向量的求导也以分母布局 ...
机器学习-softmax回归 python实现
---恢复内容开始--- Softmax Regression 可以看做是 LR 算法在多分类上的推广，即类标签 y 的取值大于或者等于 2。 假设数据样本集为：$\left \{ \left ( X^{(1)},y ^{(1)} \right ) ,\left ( X^{(2)},y ...