目錄 線性回歸 基本要素 模型 模型訓練 訓練數據 損失函數 優化算法 模型預測 表示方法 神經網絡圖 矢量計算表達式 ...
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 交叉熵損失函數 模型預測及評價 圖像分類數據集 Fashion MNIST 獲取數據集 必要的包 訓練與測試數據集 訓練數據集樣本數 查看樣本 獲取標簽 畫出圖像 讀取小批量 全部代碼 softmax回歸的從零實現 必要的包 讀取數據集 初始化模 ...
2020-03-31 00:33 0 957 推薦指數:
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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 ...
目錄 背景 多層感知機 加權平均值 激活函數 背景導入 ReLU函數 sigmoid函數 tanh函數 通用近似 ...
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 ...
對多維Tensor按維度操作 定義softmax操作 softmax回歸模型 ...
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 ...
本系列文章允許轉載,轉載請保留全文! 【請先閱讀】【說明&總目錄】http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 泊松回歸 (Poisson Regression) 在生活中,經常會遇到一類問題需要對一段時間內某一 ...
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 ...