原文:梯度下降处理softmax函数多分类问题

softmax函数简介与符号说明 softmax函数适用于处理多分类问题,应用广泛的逻辑函数就是softmax函数在二分类情形下的特例。softmax函数将一个n维的输入向量映射为n维的向量,使得输出向量的各元素取值在 到 之间,且所有元素之和为 ,即所得到的向量可以作为事件发生的概率。 记函数的输入向量为: Z z ,z , cdots,z n top ,则函数值为: softmax X fr ...

2019-04-07 14:44 0 874 推荐指数:

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Softmax多分类算法

下面的4类数组是C#预测出来的,保存为文本后,弄到python中(C#作图没好工具。。。) ...

Wed Dec 06 08:20:00 CST 2017 1 987
softmax多分类

sotfmax 函数在机器学习和深度学习中有着广泛的应用, 主要用于多分类问题softmax 函数 1. 定义 假定数组V,那么第i个元素的softmax值为 也就是该元素的指数 除以 所有元素的指数和,取指数是为了使差别更大。 于是该数组的每个元素被压缩到(0,1 ...

Sat Mar 02 04:57:00 CST 2019 0 4422
libsvm处理多分类问题

SVM是一个二分类器,当遇到多类别的时候,一般采取如下两种策略。 a.一对多法(one-versus-rest,简称1-v-r SVMs)。训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类,这样k个类别的样本就构造出了k个SVM。分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那类。 b. ...

Wed Sep 27 19:42:00 CST 2017 0 1619
得分函数;损失函数;正则化;过拟合、泛化能力;softmax分类器;激励函数梯度下降;后向传播

1、得分函数   线性分类器:在坐标系上就是一直线,大于它就是1,小于它就是0。    一张图假设是32*32*3的像素矩阵,首先把它平展为3072*1的向量,如果最后结果只能是10个类别。那么得分函数结果将是10*1的向量。w将是10*3072的矩阵,b是10*1的向量 ...

Sun Oct 29 06:17:00 CST 2017 0 1805
SVM处理多分类问题

“one-against-one” approach “one-vs-the-rest” multi-class strategy ...

Sat Nov 25 00:38:00 CST 2017 0 1086
《转》Logistic回归 多分类问题的推广算法--Softmax回归

转自 http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 简介 在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签 可以取两个以上的值 ...

Wed Aug 16 17:32:00 CST 2017 1 2575
 
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