目錄 符號定義 對 softmax 求導 對 cross-entropy 求導 對 softmax 和 cross-entropy 一起求導 References 在論文中看到對 softmax 和 cross-entropy 的求導,一臉懵逼 ...
目錄 一 BP原理及求導 二 softmax及求導 一 BP 為什么沿梯度方向是上升最快方向 根據泰勒公式對f x 在x 處展開,得到f x f x f x x x , 故得到f x f x f x x x , 所以從x 出發,變化最快,即使f x f x 最大,也就f x x x ,由於f x 與 x x 均為向量 現在x 取的是一個數,如果放在多維坐標那么x 就是一個多維向量 ,由余弦定理f ...
2018-08-26 21:50 0 836 推薦指數:
目錄 符號定義 對 softmax 求導 對 cross-entropy 求導 對 softmax 和 cross-entropy 一起求導 References 在論文中看到對 softmax 和 cross-entropy 的求導,一臉懵逼 ...
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 ...
網上有一些向量求導的總結,把20多種情況一一考慮,很是麻煩,本文希望找出向量求導的基本法則。 向量求導與標量求導法則不同的是,向量的求導還要注意結果的排法問題。注意排法是因為當一個目標函數是多個成分相加時,如果不注意排法可能導致有些結果是行,有些是列,無法繼續進行運算。我總結的向量求導的基本推導 ...
隨機梯度下降法(SGD)是訓練深度學習模型最常用的優化方法。在前期文章中我們講了梯度是如何計算的,主要采用BP算法,或者說利用鏈式法則。但是深度學習模型是復雜多樣的,你不大可能每次都要自己使用鏈式法則去計算梯度,然后采用硬編程的方式實現。 而目前的深度學習框架其都是實現了自動求梯度的功能,你只 ...
Sigmoid 公式: 導數: Tanh 公式: 導數: ...
在矩陣向量求導前4篇文章中,我們主要討論了標量對向量矩陣的求導,以及向量對向量的求導。本文我們就討論下之前沒有涉及到的矩陣對矩陣的求導,還有矩陣對向量,向量對矩陣求導這幾種形式的求導方法。 本文所有求導布局以分母布局為准,為了適配矩陣對矩陣的求導,本文向量對向量的求導也以分母布局 ...
---恢復內容開始--- Softmax Regression 可以看做是 LR 算法在多分類上的推廣,即類標簽 y 的取值大於或者等於 2。 假設數據樣本集為:$\left \{ \left ( X^{(1)},y ^{(1)} \right ) ,\left ( X^{(2)},y ...