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。 1. 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 ...

softmax回歸 　　前面介紹了線性回歸模型適用於輸出為連續值的情景。在另一類情景中，模型輸出可以是一個像圖像類別這樣的離散值。對於這樣的離散值預測問題，我們可以使用諸如 softmax 回歸在內的分類模型。和線性回歸不同，softmax 回歸的輸出單元從一個變成了多個，且引入 ...

　　　　　　SVM只選自己喜歡的男神，Softmax把所有備胎全部拉出來評分，最后還歸一化一下 1.引入---為何種問題存在 2.Softmax回歸的預設函數、代價函數 　　　　2.1Softmax函數 　　　　2.2Softmax回歸的預設函數 　　　　2.3Softmax回歸 ...

對多維Tensor按維度操作 定義softmax操作 softmax回歸模型 ...

1. softmax回歸是分類問題 　　回歸（Regression）是用於預測某個值為“多少”的問題，如房屋的價格、患者住院的天數等。 　　分類（Classification）不是問“多少”，而是問“哪一個”，用於預測某個事物屬於哪個類別，如該電子郵件是否是垃圾郵件、該圖像是貓還是狗、該用 ...

一、從零開始實現 1.1 首先引入Fashion-MNIST數據集 1.2 初始化模型參數 原始圖像中每個樣本都是28*28的，所以要展平每個圖像成長度為784的向量。 權重784*10，偏置1*10 1.3 定義softmax操作 如果為0則留下 ...

一、 導入 二、初始化參數 三、Softmax的實現 四、優化算法 五、訓練 ...