Reference： http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax_regression http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html 起源：Logistic的二類分類 Softmax回歸 ...

1. softmax回歸模型 　　softmax回歸模型是logistic回歸模型在多分類問題上的擴展（logistic回歸解決的是二分類問題）。 　　對於訓練集，有。 　　對於給定的測試輸入，我們相擁假設函數針對每一個類別j估算出概率值。也就是說，我們估計得每一種分類結果出現的概率 ...

　　Softmax Regression是邏輯回歸在多分類問題上的推廣，主要用於處理多分類問題，其中任意兩個類別之間都是線性可分的。 　　假設有$k$個類別，每個類別的參數向量為${\theta}_j $，那么對於每個樣本，其所屬類別的概率為： \[P({{y}_{i}}|X,{{\theta ...

Softmax Regression模型 　　由於Logistics Regression算法復雜度低，容易實現等特點，在工業中的到廣泛的使用，但是Logistics Regression算法主要用於處理二分類問題，若需要處理的是多分類問題，如手寫字的識別，即識別 ...

跟着tensorflow上mnist基本機器學習教程聯系 首先了解sklearn接口: sklearn.linear_model.LogisticRegression 基於Softmax的mnist回歸 注意： A Variable ...

softmax的主要工作就是將預測出來的結果，用概率來表示，並將總的概率相加為1 通過全連接層輸出的預測結果有正有負，那為什么有負數呢？ 是因為參數或者激活函數的問題 將預測結果轉換為概率主要分為兩步： 1、將所有的負數變為正數，並不能改變與原正數的相對大小 \(y = e^x ...

寫在前面 以下是個人在學習過程中的記錄，如有侵權聯系刪除。 參考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/21102293?refer=intelligentunit ht ...

tf.nn.softmax中dim默認為-1,即,tf.nn.softmax會以最后一個維度作為一維向量計算softmax softmax是什么？ 函數 Softmax(x) 也是一個 non-linearity, 但它的特殊之處在於它通常是網絡中一次操作 ...