对于分类问题的神经网络最后一层的函数做如下知识点总结: sigmoid和softmax一般用作神经网络的最后一层做分类函数(备注:sigmoid也用作中间层做激活函数): 对于类别数量大于2的分类问题,如果每个类别之间互斥,则选用softmax函数(例如:类别为牡丹花.玫瑰花.菊花),如果每个类别之间有交叉则选用与类别数量相等的sigmoid函数(例如:类别为小孩.大人.男人.女人,此处应该选用4个sigmoid函数): 神经网络最后一层的分类函数直接面临作损失函数的选择: softmax函数的…

在TensorFlow中实现文本分类的卷积神经网络 Github提供了完整的代码: https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中,我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型. 本文提出的模型在一系列文本分类任务(如情绪分析)中实现了良好的分类性能,并已成为新的文本分类架构的标准基准. 我假设你已经熟悉了应用于NLP的卷积神经网络的基础知识. 如果没有,我建议先阅读NLP的理解卷积神经网络,以获…

在TensorFlow中实现文本分类的卷积神经网络 Github提供了完整的代码: https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中,我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型. 本文提出的模型在一系列文本分类任务(如情绪分析)中实现了良好的分类性能,并已成为新的文本分类架构的标准基准. 我假设你已经熟悉了应用于NLP的卷积神经网络的基础知识. 如果没有,我建议先阅读NLP的理解卷积神经网络,以获…

目录 写在前面 全连接层与Softmax回顾 加权角度 模板匹配 几何角度 Softmax的作用 总结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 这篇文章将从3个角度:加权.模版匹配与几何来理解最后一层全连接+Softmax.掌握了这3种视角,可以更好地理解深度学习中的正则项.参数可视化以及一些损失函数背后的设计思想. 全连接层与Softmax回顾 深度神经网络的最后一层往往是全连接层+Softmax(分类网络),如下图所示,图片来自StackExchan…

非线性分类器(Non-linear hypotheses) 为什么使用非线性分类器 我们举几个栗子: 假如我们有一个数据空间如左上角坐标系所看到的,那么我们要的模型须要如右边公式所看到的的预測函数. 如果有n个特征那么计算二次多项式就有O(n^2)的复杂度.n能有多大? 我们来看以下这个栗子. 如果我们须要识别汽车,假如选取图像上两个点,那么就如左边坐标系所看到的,这没什么. 但实际上我们须要的数据空间时整张图片全部的像素.也就是如果图像是50∗50那么我们就有2500个像素点.也就是须要250…

目录 DAN(Deep Average Network) Fasttext fasttext文本分类 fasttext的n-gram模型 Doc2vec DAN(Deep Average Network) MLP(Multi-Layer Perceptrons)叫做多层感知机,即由多层网络简单堆叠而成,进而我们可以在输出层加入softmax,或者将输入层作为特征进行提取后,输入到SVM,逻辑回归,朴素贝叶斯等传统分类器进行分类预测.其中最具代表的是DAN,其基本结构如下图所示: 在输入层,我们对…

首先说明使用的工具和环境:python3.6.8   tensorflow1.14.0   centos7.0(最好用Ubuntu) 关于环境的搭建只做简单说明,我这边是使用pip搭建了python的虚拟环境(virtualenv),并在虚拟环境中安装tensorflow.详细步骤可以查看tensorflow的官网. 训练数据 训练(train.txt)和测试(test.txt)数据,两个文件的分类相同为100个分类,其中test.txt每个类下有200条测试数据,train.txt每个类下有1…

This example shows how to use Neural Network Toolbox™ to train a deep neural network to classify images of digits. Neural networks with multiple hidden layers can be useful for solving classification problems with complex data, such as images. Each l…

1.神经网络工具箱概述 Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器.线性网络.BP网络.径向基函数网络.竞争型神经网络.自组织网络和学习向量量化网络.反馈网络.本文只介绍BP神经网络工具箱. 2.BP神经网络工具箱介绍 BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值,使得网络输出的均方误差和最小.下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称: (1)newff:创建一前馈BP网络(隐含层只有一层) (2)newcf:创建一多层前馈BP网络(隐含…

所谓激活函数,就是在神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端.常见的激活函数包括Sigmoid.TanHyperbolic(tanh).ReLu. softplus以及softmax函数.这些函数有一个共同的特点那就是他们都是非线性的函数.那么我们为什么要在神经网络中引入非线性的激活函数呢?引用https://www.zhihu.com/question/29021768的解释就是: 如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下你每一层输出都是上层输…