softmax 与 sigmoid & softmax名字的由来

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softmax 与 sigmoid & softmax名字的由来

Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广. 参考:http://blog.csdn.net/u014422406/article/details/52805924 sigmoid将一个real value映射到(0,1)的区间(当然也可以是(-1,1)),这样可以用来做二分类. 而softmax把一个k维的real value向量(a1,a2,a3,a4….)映射成一个(b1,b2,b3,b4….)其中bi是一个0-1的常数,然后可以根据bi的大小来进行多分类…

sigmoid & softmax、cross-entropy、relu

sigmoid函数由于其自身特点,容易造成几个问题 1.当sigmoid在输出层时容易造成loss较大时学习速度慢的情况(或者说是代价函数学习速度衰退问题) 原因:神经网络的学习方式是通过求代价函数对各参数的偏导,找到负梯度方向,来优化各参数.而在loss较大时,sigmoid的偏导较小. 解决办法之一是在有sigmoid层的时候使用cross-entropy loss cross-entropy:https://hit-scir.gitbooks.io/neural-networks-and-…

如何用softmax和sigmoid来做多分类和多标签分类

首先,说下多类分类和多标签分类的区别多标签分类:一个样本可以属于多个类别(或标签),不同类之间是有关联的,比如一个文本被被划分成“人物”和“体育人物”两个标签.很显然这两个标签不是互斥的,而是有关联的: 多类分类:一个样本属于且只属于多个分类中的一个,一个样本只能属于一个类,不同类之间是互斥的,比如一个文本只能被划分成“人物”,或者被划分成“文化”,而不能同时被划分成“人物”和“文化”,“文化”和“人物”这两个分类就是互斥的那么,如何用softmax和sigmoid来做多类分类和多标签分类呢…

softmax回归---sigmoid（1）

介绍softmax之前先讲讲sigmoid: 逻辑回归模型常用的函数:sigmoid函数(用来做二分类) 表达式:f(x)=L/(1+exp-k(x-x0)) 其图像: 本质:将一个真值映射到(0,1)之间 softmax函数(用作多分类) 形式: 本质:把一个k维的向量映射为另一个K维向量(该向量元素都在0-1之间),然后可以根据每一个向量元素的大小进行多分类的任务. 来自链接(http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax回归) softma…

Java名字的由来

Java语言的历程丰富多彩,被现在众多程序员和企业广泛使用,不用质疑这是Java的领先技术的结果. Java是Sun公司开发的一种编程语言,Sun公司最初的方向是让Java来开发一些电器装置程序,如:机顶盒.公交卡,Sun公司万万没想到Java会引来这么多的企业关注,所以又继续往网络编程方向拓展,然而有了现在的Java EE.Java Me. Java名字的由来,实际上是一个有趣的故事. 我们所见到的Java标志,总是一杯热咖啡,这杯热咖啡你很难与计算机编程联想到一起.这杯热咖啡.Java这个名…

Softmax回归（Softmax Regression）

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 多分类问题在一个多分类问题中,因变量y有k个取值,即.例如在邮件分类问题中,我们要把邮件分为垃圾邮件.个人邮件.工作邮件3类,目标值y是一个有3个取值的离散值.这是一个多分类问题,二分类模型在这里不太适用. 多分类问题符合多项分布.有许多算法可用于解决多分类问题,像决策树.朴素贝叶斯等.这篇文章主要讲解多分类算法中的Softmax回归(Softmax Regression) 推导思路为:首先证明多项分布属于指数分布族…

ufldl学习笔记和编程作业：Softmax Regression（softmax回报）

ufldl学习笔记与编程作业:Softmax Regression(softmax回归) ufldl出了新教程.感觉比之前的好,从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习链接:http://ufldl.stanford.edu/tutoria…