目錄 softmax回歸 分類問題 softmax回歸模型 softmax運算 矢量表達式 單樣本分類的矢量計算表達式 小批量樣本分類的矢量計算表達式 ...
UFLDL深度學習筆記 二 Softmax 回歸 本文為學習 UFLDL Softmax回歸 的筆記與代碼實現,文中略過了對代價函數求偏導的過程,本篇筆記主要補充求偏導步驟的詳細推導。 . 詳細推導softmax代價函數的梯度 經典的logistics回歸是二分類問題,輸入向量 x i in Re n 輸出 , 判斷 y i in , ,Softmax回歸模型是一種多分類算法模型,如圖所示,輸出包 ...
2017-06-25 22:18 0 6561 推薦指數:
目錄 softmax回歸 分類問題 softmax回歸模型 softmax運算 矢量表達式 單樣本分類的矢量計算表達式 小批量樣本分類的矢量計算表達式 ...
前言 以下內容是個人學習之后的感悟,轉載請注明出處~ softmax回歸 首先,我們看一下sigmod激活函數,如下圖,它經常用於邏輯回歸,將一個real value映射到(0,1)的區間(當然也可以是 (-1,1)),這樣可以用來做二分 ...
UFLDL深度學習筆記 (四)用於分類的深度網絡 1. 主要思路 本文要討論的“UFLDL 建立分類用深度網絡”基本原理基於前2節的softmax回歸和 無監督特征學習,區別在於使用更“深”的神經網絡,也即網絡中包含更多的隱藏層,我們知道前一篇“無監督特征學習”只有一層隱藏層。原文深度網絡概覽 ...
目錄 softmax的基本概念 交叉熵損失函數 模型訓練和預測 獲取Fashion-MNIST訓練集和讀取數據 get dataset softmax從零開始的實現 獲取訓練集數據和測試集數據 模型參數初始化 ...
UFLDL深度學習筆記 (三)無監督特征學習 1. 主題思路 “UFLDL 無監督特征學習”本節全稱為自我學習與無監督特征學習,和前一節softmax回歸很類似,所以本篇筆記會比較簡化,主題思路和步驟如下: 把有標簽數據分為兩份,先對一份原始數據做無監督的稀疏自編碼訓練,獲得輸入層 ...
本次筆記絕大部分轉自https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10674719.html softmax回歸 Logistic回歸是用來解決二類分類問題的,如果要解決的問題是多分類問題呢?那就要用到softmax回歸了,它是Logistic回歸在多分類問題上的推廣 ...
稀疏自編碼器的學習結構: 稀疏自編碼器Ⅰ: 神經網絡 反向傳導算法 梯度檢驗與高級優化 稀疏自編碼器Ⅱ: 自編碼算法與稀疏性 可視化自編碼器訓練結果 Exercise: Sparse Autoencoder 稀疏自編碼器Ⅰ這部分先簡單講述神經網絡的部分,它和稀疏 ...
稀疏自編碼器的學習結構: 稀疏自編碼器Ⅰ: 神經網絡 反向傳導算法 梯度檢驗與高級優化 稀疏自編碼器Ⅱ: 自編碼算法與稀疏性 可視化自編碼器訓練結果 Exercise: Sparse Autoencoder 自編碼算法與稀疏性 已經討論了神經網絡在有 ...