转载自:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1636737136973859154&wfr=spider&for=pc写的很清楚,并举例佐证,容易理解,推荐!

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

二分类下,sigmoid.softmax两者的数学公式是等价的,理论上应该是一样的,但实际使用的时候还是sigmoid好 https://www.zhihu.com/question/295247085 为什么好?其实现在我得到一个确切的答案! 多个sigmoid与一个softmax都可以进行多分类 如果多个类别之间是互斥的,就应该使用softmax,即这个东西只可能是几个类别中的一种. 如果多个类别之间不是互斥的,使用多个sigmoid.比如4个类别人声音乐.舞曲.影视原声.流行歌曲,一首歌曲

转自:http://blog.csdn.net/u014422406/article/details/52805924 sigmoid函数(也叫逻辑斯谛函数): 引用wiki百科的定义: A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve). 其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数,它的几何形状也就是一条sigmoid曲线. logistic曲线如下: 同样,我们贴一下wiki百科对sof

文章: http://blog.csdn.net/u014422406/article/details/52805924 sigmoid函数(也叫逻辑斯谛函数):  引用wiki百科的定义: A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve). 其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数,它的几何形状也就是一条sigmoid曲线. logistic曲线如下:  同样,我们贴一下wiki百科对

1)sigmoid函数(也叫逻辑斯谛函数):  引用wiki百科的定义: A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve). 其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数,它的几何形状也就是一条sigmoid曲线. logistic曲线如下:  2)softmax函数的定义: softmax is a generalization of logistic function that “squ

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数并没有多少要说的,根据公式定义好就行了,需要注意的是梯度公式的计算. import numpy as np # Collection of activation functions # Referenc

1.相对于容易过度拟合训练样本的人工神经网络,支持向量机对于未见过的测试样本具有更好的推广能力. 2.SVM更偏好解释数据的简单模型---二维空间中的直线,三维空间中的平面和更高维空间中的超平面. 3.SVM正是从线性可分情况下的最优分类面发展而来,主要思想就是寻找能够成功分开两类样本并且有最大分类间隔的最优分类超平面.算法最终转化为二次型寻优问题,得到的是全局最优,解决了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题. 三类:对于样本中只有支持向量(SV)对超平面的划分有贡献,所以样本可由支持向量代替

原文地址:https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/9276412.html 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? 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

https://blog.csdn.net/danyhgc/article/details/73850546 什么是激活函数 为什么要用 都有什么 sigmoid ,ReLU, softmax 的比较 如何选择 1. 什么是激活函数 如下图,在神经元中,输入的 inputs 通过加权,求和后,还被作用了一个函数,这个函数就是激活函数 Activation Function. 2. 为什么要用 如果不用激励函数,每一层输出都是上层输入的线性函数,无论神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合.如果使

softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 他把一些输入映射为0-1之间的实数,并且归一化保证和为1,因此多分类的概率之和也刚好为1. 实际应用中,使用 Softmax 需要注意数值溢出的问题.因为有指数运算,如果 V 数值很大,经过指数运算后的数值往往可能有溢出的可能.所以,需要对 V 进行一些数值处理:即 V 中的每个元素减去 V 中的最大值. 相应的python示例代码如下: scores = np.array([1

之前在一次组会上,师弟诉苦说他用 UNet 处理一个病灶分割的任务,但效果极差,我看了他的数据后发现,那些病灶区域比起整张图而言非常的小,而 UNet 采用的损失函数通常是逐像素的分类损失,如此一来,网络只要能够分割出大部分背景,那么 loss 的值就可以下降很多,自然无法精细地分割出那些细小的病灶.反过来想,这其实类似于正负样本极不均衡的情况,网络拟合了大部分负样本后,即使正样本拟合得较差,整体的 loss 也已经很低了. 发现这个问题后,我就在想可不可以先用 Faster RCNN 之类的先

手写数字识别问题 图像识别是深度学习众多主流应用之一,手写数字识别则是图像识别范畴简化版的入门学习经典案例.在TensorFlow的官方文档中,把手写数字识别"MNIST"案例称为机器学习项目的"Hello World".从这个案例开始,我们的连载才开始有了一些"人工智能"的感觉. 问题的描述是这样: 有一批手写数字的图片,对应数字0-9.通过机器学习的算法,将这些图片对应到文本字符0-9.用通俗的话来说,就是计算机认出了图片上面手写的数字. 从

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习. 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效.如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法,这些类和方法覆盖了神经网络中的线性变换.激活函数.卷积层.全连接层.池化层等常用神经网络结构的实现.在完成模型的搭建之后,我们还可以使用PyTorch提供的类型丰富的优化函数来

深度学习笔记 目标函数的总结与整理   目标函数,或称损失函数,是网络中的性能函数,也是编译一个模型必须的两个参数之一.由于损失函数种类众多,下面以keras官网手册的为例. 在官方keras.io里面,有如下资料: mean_squared_error或mse mean_absolute_error或mae mean_absolute_percentage_error或mape mean_squared_logarithmic_error或msle squared_hinge hinge bi

在统计学中,损失函数是一种衡量损失和错误(这种损失与“错误地”估计有关,如费用或者设备的损失)程度的函数.假设某样本的实际输出为a,而预计的输出为y,则y与a之间存在偏差,深度学习的目的即是通过不断地训练迭代,使得a越来越接近y,即 a - y →0,而训练的本质就是寻找损失函数最小值的过程. 常见的损失函数为两种,一种是均方差函数,另一种是交叉熵函数.对于深度学习而言,交叉熵函数要优于均方差函数,原因在于交叉熵函数配合输出层的激活函数如sigmoid或softmax函数能更快地加速深度学习的训

线性回归: 注:为偏置项,这一项的x的值假设为[1,1,1,1,1....] 注:为使似然函数越大,则需要最小二乘法函数越小越好 线性回归中为什么选用平方和作为误差函数?假设模型结果与测量值 误差满足,均值为0的高斯分布,即正态分布.这个假设是靠谱的,符合一般客观统计规律.若使 模型与测量数据最接近,那么其概率积就最大.概率积,就是概率密度函数的连续积,这样,就形成了一个最大似然函数估计.对最大似然函数估计进行推导,就得出了推导后结果: 平方和最小公式 注: 1.x的平方等于x的转置乘以x. 2

开篇题 这个系列的文章主要参考cs229课程的内容,按照自己的思路和其他课程与书籍方式梳理下来,可能顺序和内容都与cs229有点不一样,但是参考内容我都会附在最后.而且这个系列主要讲个人的理解不想太多堆公式,公式的话随便看看就好. 所以我会说很多啰嗦话来解释我们为什么找到这么个东西来描述这么个事情而不是罗列公式,所以会省略很多公式上的细节.有需要的话可以翻一翻后面列的参考资料. 最后,配合原版课程食用更佳. 符号说明 进入正题之前先说明一下符号体系,因为不同书籍和课程用的符号体系可能不同,本系列

面试题 https://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/11927577.html 其他 大数据相关面试题 https://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/5283390.html 最大熵模型源码 # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @Author : hezhang @Email : hezhang@mobvoi.com @Time : 2019/10/15 下午10:26 @