【机器学习基础】对 softmax 和 cross-entropy 求导
目录符号定义对softmax求导对cross-entropy求导对softmax和cross-entropy一起求导References在论文中看到对softmax和cross-entropy的求导，一脸懵逼，故来整理整理。以softmaxregression为例来展示求导过程，softmaxreg...
softmax的多分类
关于多分类我们常见的逻辑回归、SVM等常用于解决二分类问题，对于多分类问题，比如识别手写数字，它就需要10个分类，同样也可以用逻辑回归或SVM，只是需要多个二分类来组成多分类，但这里讨论另外一种方式来解决多分类——softmax。关于softmaxsoftmax的函数为P(i)=exp(θTix)∑...
Difference between nn.softmax & softmax_cross_entropy_with_logits & softmax_cross_entropy_with_logits_v2
nn.softmax和softmax_cross_entropy_with_logits和softmax_cross_entropy_with_logits_v2的区别 Youhaveeveryreasontobeconfused,becauseinsupervisedlearningonedoes...
pytorch机器学习softmax回归的简洁实现
这篇文章主要介绍了为大家介绍了pytorch机器学习中softmax回归的简洁实现方式，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助
softmax，softmax loss和cross entropy的区别
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921我们知道卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用已经非常广泛了，一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，...
TensorFlow教程Softmax逻辑回归识别手写数字MNIST数据集
这篇文章主要为大家介绍了python神经网络的TensorFlow教程基于Softmax逻辑回归识别手写数字的MNIST数据集示例详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助
使用Softmax回归将神经网络输出转成概率分布
神经网络解决多分类问题最常用的方法是设置n个输出节点，其中n为类别的个数。对于每一个样例，神经网络可以得到一个n维数组作为输出结果。数组中的每一个维度（也就是每一个输出节点）对应一个类别，通过前向传播算法得到的输出层每个维度值代表属于这个类别的可能性大小。 也就是说，任意事件发生的概率都在0和1之...
Softmax回归（使用theano）
#coding:utf8importnumpyasnpimportcPickleimporttheanoimportosimporttheano.tensorasTclassSoftMax:def__init__(self,MAXT=50,step=0.15,landa=0):self.MAXT=M...
需要帮助来解决这个问题(ValueError:不能给张量u' softmax_2:0 '的形状(15，)提供值，它有形状'(?54)”)
BelowismycodeforneuralnetworkonmyowndatasetandIgotthefollowingerror:ValueError:Cannotfeedvalueofshape(15,)forTensoru'Softmax_2:0',whichhasshape'(?,54)...
facenet pyhton3.5 训练 train_softmax.py 时报错AttributeError: 'dict' object has no attribute 'iteritems'
报错原因：在进行facenet进行train_softmax.py训练时，在一轮训练结束进行验证时，报错AttributeError:'dict'objecthasnoattribute'iteritems'解决方案：由于我的python时3.5的，Python3.5中：iteritems变为ite...
Pytorch中Softmax与LogSigmoid的对比分析
这篇文章主要介绍了Pytorch中Softmax与LogSigmoid的对比分析，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
最陌生的老朋友Softmax Loss
今天给大家介绍的工作是大家最陌生的老朋友SoftmaxLoss。Softmax可以算是最为广泛使用的分类loss，在大家都在极力压榨网络结构来换取性能提升的时候，回过头来再去看看这个网络训练的“指挥棒”，能有很多新的发现。其实在读到这一系列工作之前，我花很久考虑过一个问题，对于SVM来讲，margi...
浅谈pytorch中torch.max和F.softmax函数的维度解释
这篇文章主要介绍了浅谈pytorch中torch.max和F.softmax函数的维度解释，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
机器学习之线性回归---logistic回归---softmax回归
在本节中，我们介绍Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签可以取两个以上的值。Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的，该问题的目的是辨识10个不同的单个数字。Softmax回归是有监督的，不过后面也会介绍它与深...
Python下的Softmax回归函数的实现方法(推荐)
下面小编就为大家带来一篇Python下的Softmax回归函数的实现方法(推荐)。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
深度学习基础系列（四）| 理解softmax函数
深度学习最终目的表现为解决分类或回归问题。在现实应用中，输出层我们大多采用softmax或sigmoid函数来输出分类概率值，其中二元分类可以应用sigmoid函数。而在多元分类的问题中，我们默认采用softmax函数，具体表现为将多个神经元的输出，映射到0~1的区间中，按概率高低进行分类，各概率之...
tensorflow-softmax
之前在softmax多分类中讲到多用交叉熵作为损失函数，这里顺便写个例子，tensorlflow练手。#encoding:utf-8importtensorflowastfimportinput_data###softmax回归#自动下载安装数据集mnist=input_data.read_data...
线性回归、Logistic回归、Softmax回归
线性回归（LinearRegression）什么是回归？给定一些数据，{（x1，y1），（x2，y2）…（xn，yn）}，x的值来预测y的值，通常地，y的值是连续的就是回归问题，y的值是离散的就叫分类问题。高尔顿的发现，身高的例子就是回归的典型模型。回归分为线性回归（LinearRegression...
1.线性回归、Logistic回归、Softmax回归
本次回归章节的思维导图版总结已经总结完毕，但自我感觉不甚理想。不知道是模型太简单还是由于自己本身的原因，总结出来的东西感觉很少，好像知识点都覆盖上了，但乍一看，好像又什么都没有。不管怎样，算是一次尝试吧，慢慢地再来改进。在这里再梳理一下吧！线性回归（LinearRegression）什么是回归？给定...