Softmax是啥? Hopfield网络的能量观点 1982年的Hopfiled网络首次将统计物理学的能量观点引入到神经网络中, 将神经网络的全局最小值求解,近似认为是求解热力学系统的能量最低点(最稳定点). 为此,特地为神经网络定义了神经网络能量函数$E(x|Label)$,其中$x$为输入. $E(x|Label)=-\frac{1}{2}Wx \Delta Y  \quad where \quad \Delta Y=y-label$   (省略Bias项) 值得注意的是,这套山寨牌能量函…

1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x)) 来表示. 损失函数越小,模型的鲁棒性就越好. 损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分.模型的风险结构包括了风险项和正则项,通常如下所示: 其中,前面的均值函数表示的是经验风险函数,L代表的是损失函数,后面的 Φ 是正则化项(regularizer)或者叫惩罚项(penalty term), 它可以是L1,…

作者: 寒小阳 &&龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49949535 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50001979 声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢. 1. 线性分类器 在深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题,同时提出了一种简单的解决方法--KNN.然后我们也看到了KNN在解决这个问题…

本文来自<ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition>,时间线为2018年1月.是洞见的作品,一作目前在英国帝国理工大学读博. CNN近些年在人脸识别上效果显著,为了增强softmax loss的辨识性特征学习能力,Sphereface提出的multiplicative angular margin,参考文献[43,44]提出的additive cosine margin等分别通过将角度边际和余弦边际整合到lo…

https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/78488279 1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x)f(x) 与真实值 YY 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x))L(Y,f(x)) 来表示.损失函数越小,模型的鲁棒性就越好.损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分.模型的风险结构包括了风险项和正则项,通常如下所示:   θ∗=argminθ1N…

5.2自然语言处理 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.6 Word2Vec Word2Vec相对于原先介绍的词嵌入的方法来说更加的简单快速. Mikolov T, Chen K, Corrado G, et al. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space[J]. Computer Science, 2013. Skip-grams 假设在训练集中给出了如下的例句:"I want a gla…

UFLDL深度学习笔记 (二)Softmax 回归 本文为学习"UFLDL Softmax回归"的笔记与代码实现,文中略过了对代价函数求偏导的过程,本篇笔记主要补充求偏导步骤的详细推导. 1. 详细推导softmax代价函数的梯度 经典的logistics回归是二分类问题,输入向量$ x^{(i)}\in\Re^{n+1}$ 输出0,1判断\(y^{(i)}\in{\{0,1\}}\),Softmax回归模型是一种多分类算法模型,如图所示,输出包含k个类型,\(y^{(i)}\in{\…

1 引入 上一篇介绍了图像分类问题.图像分类的任务,就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像.我们还介绍了k-Nearest Neighbor (k-NN)分类器,该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较,来给测试图像打上分类标签.k-Nearest Neighbor分类器存在以下不足: (1)分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来,以便于未来测试数据用于比较.这在存储空间上是低效的,数据集的大小很容易就以GB计. (2)对一个测试图像进行分类需要和所有训练…

1 softmax函数 softmax函数的定义为 $$softmax(x)=\frac{e^{x_i}}{\sum_j e^{x_j}} \tag{1}$$ softmax函数的特点有 函数值在[0-1]的范围之内 所有$softmax(x_i)$相加的总和为1 面对一个分类问题,能将输出的$y_i$转换成[0-1]的概率,选择最大概率的$y_i$作为分类结果[1]. 这里需要提及一个有些类似的sigmoid函数,其定义为 $$sigmoid(x)=\frac{1}{1+e^{-x_i}} \…

摘抄:https://xienaoban.github.io/posts/2106.html 1. 调试(Tuning) 超参数 取值 #学习速率:\(\alpha\) Momentum:\(\beta\) 0.9:相当于10个值中计算平均值:0.999相当于1000个值中计算平均值 Adam:\(\beta_1\) 0.9 Adam:\(\beta_2\) 0.999 Adam:\(\varepsilon\) \(10^{-8}\) #layers #hidden unit #mini-bat…