Theano入门神经网络(四)
这一部分主要介绍用Theano 实现softmax函数。
在多分类任务中经常用到softmax函数,首先上几个投影片解释一下
假设目标输出是y_hat ,激活函数后的Relu y 一个是1.2 一个是2 ,到底哪一个更好一点 是1.2与1 更加接近?还是2 意味这更大的概率呢?
基于这个原因,我们提出了softmax
将得到的输出进行指数运算,转化为其概率。越大的数值,代表其类别的可能性越大。
上个代码:
x= T.vector();
W= T.matrix();
z = T.dot(W,x)
#y = 1.0/(1.0+np.exp(-z))
y = np.exp(z)/T.sum(np.exp(z), axis=0) # 0 是按列 1 是按行
log_activation = theano.function(inputs=[W,x],outputs=y) x = np.array([1 ,1.4 ,1.5],dtype=theano.config.floatX)
W = np.array([[1.1,1.2,1.3],[0.1,0.2,0.4],[0.2,0.5,2.1]],dtype=theano.config.floatX) for i in range(x.shape[0]):
print '第 %d 的 log_activation 的输出是 %.2f ' %( i+1, log_activation(W,x)[i]) c=log_activation(W,x)
y_class = np.argmax(c,axis=0)
print y_class+1
一般来说 softmax 函数和 交叉熵损失一起使用
Theano入门神经网络(四)的更多相关文章
- Theano入门神经网络(三)
附录一个:Keras学习随笔 http://blog.csdn.net/niuwei22007/article/details/49045909 参考 <Python Machine Learn ...
- Theano入门神经网络(一)
Theano是一个Python库,专门用于定义.优化.求值数学表达式,效率高,适用于多维数组.特别适合做机器学习.一般来说,使用时需要安装python和numpy. 首先回顾一下机器学习的东西,定义一 ...
- Theano入门神经网络(二) 实现一个XOR门
与非门的图片如下 示意图 详细解释: 1 定义变量的代码,包括了输入.权值.输出等.其中激活函数采用的是sigmod函数 # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'A ...
- 无废话ExtJs 入门教程四[表单:FormPanel]
无废话ExtJs 入门教程四[表单:FormPanel] extjs技术交流,欢迎加群(201926085) 继上一节内容,我们在窗体里加了个表单.如下所示代码区的第28行位置,items:form. ...
- 【SSRS】入门篇(四) -- 向报表添加数据
原文:[SSRS]入门篇(四) -- 向报表添加数据 定义好数据集后 [SSRS]入门篇(三) -- 为报表定义数据集 ,就可以开始设计报表了,将要显示在报表的字段.文本框.图像和其他项从工具箱拖放到 ...
- Bootstrap入门(四)表格
Bootstrap入门(四)表格 <table>标签 首先,引入bootstrap的css文件,然后表格内容放在一个class为table的<table>标签中(class=& ...
- Docker 入门 第四部分: Swarms
目录 Docker 入门 第四部分: Swarms 先决条件 介绍 理解Swarm集群 部署swarm 创建一个集群 在swarm集群上部署你的app应用 为 swarm管理器配置一个docker-m ...
- MyBatis基础入门《四》接口方式.Select查询集合
MyBatis基础入门<四>接口方式.Select查询集合 描述: 在<MyBatis基础入门<二>Select查询>中有说过,SQLSession有两种用法,这里 ...
- ElasticSearch入门 第四篇:使用C#添加和更新文档
这是ElasticSearch 2.4 版本系列的第四篇: ElasticSearch入门 第一篇:Windows下安装ElasticSearch ElasticSearch入门 第二篇:集群配置 E ...
随机推荐
- kernel 内核安装
1.kernel 下载 https://cdn.kernel.org/pub/linux/kernel/ 2.解压源码 tar -zxvf linux-*.tar.gz 3.进入目录 cd linux ...
- smartsvn 用法
都说SMART SVN是最全的Mac上的SVN客户端工具,分Pro版和基础版,基础版跟Versions差不多,这里找了Pro版下载并破解:mac版本smartSVN客户端下载:http://www.s ...
- [.NET领域驱动设计实战系列]专题五:网上书店规约模式、工作单元模式的引入以及购物车的实现
一.前言 在前面2篇博文中,我分别介绍了规约模式和工作单元模式,有了前面2篇博文的铺垫之后,下面就具体看看如何把这两种模式引入到之前的网上书店案例里. 二.规约模式的引入 在第三专题我们已经详细介绍了 ...
- dex分包变形记
腾讯Bugly特约作者:李金涛 一.背景 就在项目灰度测试前不久,爆出了在 Android 3.0以下手机上安装时出现 INSTALL _ FAILED_DEXOPT,导致安装失败.这一问题意味着项目 ...
- js操作Dom的一些方法简化
众所周知JQ的选择符很强大,一些看起来很难实现的功能只要在$符号中传入简单的字符串就可以获取到各种层级关系的DOM,而却不用考虑浏览器的兼容性.但有时候在做小项目的时候并不需要引入JQ,而又不想频繁繁 ...
- 团队项目——站立会议DAY6
团队项目--站立会议 DAY6 团队成员介绍(5人):张靖颜.何玥.钟灵毓秀.赵莹.王梓萱 今日(2016/5/13),站立会议已进行了一周时间,大家将这一周所遇到的问题和 ...
- [.net 面向对象程序设计进阶] (7) Lamda表达式(三) 表达式树高级应用
[.net 面向对象程序设计进阶] (7) Lamda表达式(三) 表达式树高级应用 本节导读:讨论了表达式树的定义和解析之后,我们知道了表达式树就是并非可执行代码,而是将表达式对象化后的数据结构.是 ...
- 【原创】三分钟教你学会MVC框架——基于java web开发(2)
没想到我的上一篇博客有这么多人看,还有几位看完之后给我留言加油,不胜感激,备受鼓励,啥都别说了,继续系列文章之第二篇.(如果没看过我第一篇博客的朋友,可以到我的主页上先浏览完再看这篇文章,以免上下文对 ...
- 对Golang的一些看法
原创文章转载请注明出处:@协思, http://zeeman.cnblogs.com 话说当今世界各种语言和伪语言群雄并起,连Rob Pike, Ken Thompson和Robert Gries ...
- Coding Kata - 挑战你的“底线”
Coding Kata简介 如何进行Kata练习 亲身感受 Coding Kata简介 前段时间听到一个比较有意思的概念叫做Coding Kata,今天试了一下来说说一些想法和思考.Kata是一个日语 ...