原文:UFLDL深度學習筆記 (二)SoftMax 回歸(矩陣化推導)

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:

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家樂的深度學習筆記「4」 - softmax回歸

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 ...

Tue Mar 31 08:33:00 CST 2020 0 957
深度學習softmax回歸

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 ...

Fri Sep 15 03:34:00 CST 2017 0 4177
UFLDL深度學習筆記 (四)用於分類的深度網絡

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 ...

Sun Jul 02 09:53:00 CST 2017 0 4578
UFLDL深度學習筆記 (三)無監督特征學習

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 ...

Tue Jun 27 09:14:00 CST 2017 0 3074
機器學習softmax回歸筆記

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 ...

Sat Sep 21 04:29:00 CST 2019 0 472
深度學習UFLDL老教程筆記1 稀疏自編碼器Ⅰ

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 ...

Tue Nov 25 00:52:00 CST 2014 0 2676
深度學習UFLDL老教程筆記1 稀疏自編碼器Ⅱ

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 ...

Sat Nov 29 05:06:00 CST 2014 0 3397
 
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