HashMap源碼解讀——逐句分析resize方法的實現
一、前言 最近在閱讀HashMap的源碼，已經將代碼基本過了一遍，對它的實現已經有了一個較為全面的認識。今天就來分享一下HashMap中比較重要的一個方法——resize方法。我將對resize方法的源代碼進行逐句的分析。 若想要看懂這個方法的源代碼，首先得對HashMap的底層結構 ...
原文：softmax實現（程序逐句講解）
上一個博客已經講了softmax理論部分，接下來我們就來做個實驗，我們有一些手寫字體圖片 ，訓練樣本 train images.idx ubyte里面的圖像對應train labels.idx ubyte 和測試樣本 t k images.idx ubyte里面的圖片對應t k labels.idx ubyte ，我們用訓練樣本訓練softmax模型，測試樣本用來做測試。數據和下面講解的程序下載地 ...
2015-01-15 11:29 2 14369 推薦指數：
相關推薦
Softmax：原理及python實現
Table of Contents 1 SoftMax回歸概述 1.1 標簽編碼 1.2 算法思路 2 SoftMax的損失函數及其優化 2.1 損失函數 2.2 損失函數的求導 3 Softmax ...
softmax回歸的從零開始實現
一、創建數據集 從Fashion-MNIST數據集中引入創建數據，並設置數據迭代器的批量大小為256 import torch from IPython import display fro ...
TensorFlow實現Softmax
我們先來理解理解Softmax：任意事件發生的概率都在 0 和 1 之間，且總有某一個事件發生 （概率的和為 1 ）。如果將分類問題中“ 一個樣例屬於某一個類別”看成一個概率事件， 那么訓練數據的正確答案就符合一個概率分布。因為事件“一個樣例屬於不正確的類別”的概率為0,而“ 一個樣例屬於正確 ...
softmax及python實現
相對於自適應神經網絡、感知器，softmax巧妙低使用簡單的方法來實現多分類問題。 功能上，完成從N維向量到M維向量的映射 輸出的結果范圍是[0, 1]，對於一個sample的結果所有輸出總和等於1 輸出結果，可以隱含地表達該類別的概率 softmax的損失函數是采用了多分 ...
從零和使用mxnet實現softmax分類
1.softmax從零實現 2.使用mxnet實現softmax分類 ...
Affine層/Softmax層的實現
Affine 層 分別是形狀為(2,)、(2, 3)、(3,) 的多維數組。這樣一來，神經元的加權和可以用Y = np.dot(X, W) + B計算出來。 神經網絡的正向傳播中進行的矩陣的乘積運算在幾何學領域被稱為“仿射變換”。因此，這里將進行仿射變換的處理實現 ...