Softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,适用于多分类问题中,且类别之间互斥的场合. Softmax将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成是当前输出是属于各个分类的概率,从而来进行多分类. 假设有一个数组V,Vi表示V中的第i个元素,那么Vi元素的softmax值就是: 例如 V = [9,6,3,1] , 经过Softmax函数输出 V_Softmax = [0.950027342724 0.0472990762635 0.00235488234367

目录 Sigmoid 函数的优缺点是什么 ReLU的优缺点 什么是交叉熵 为什么分类问题的损失函数为交叉熵而不能是 MSE? 多分类问题中,使用 sigmoid 和 softmax 作为最后一层激活函数的区别 为什么 LSTM 中的激活函数为 tanh 和 sigmoid 而不用 Relu softmax 的反向传播 Sigmoid 函数的优缺点是什么 优点: 输出范围优先,可以将任意范围的输出映射到 (0, 1) 范围内,在输出层可以用于表示二分类的输出概率 易于求导 缺点: Sigmoid

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

机器学习中经常遇到这几个概念,用大白话解释一下: 一.归一化 把几个数量级不同的数据,放在一起比较(或者画在一个数轴上),比如:一条河的长度几千甚至上万km,与一个人的高度1.7m,放在一起,人的高度几乎可以被忽略,所以为了方便比较,缩小他们的差距,但又能看出二者的大小关系,可以找一个方法进行转换. 另外,在多分类预测时,比如:一张图,要预测它是猫,或是狗,或是人,或是其它什么,每个分类都有一个预测的概率,比如是猫的概率是0.7,狗的概率是0.1,人的概率是0.2... , 概率通常是0到1之间

导入必要的库 import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 绘制softmax函数图像 fig = plt.figure(figsize=(6,4)) ax = fig.add_subplot(111) x = np.linspace(-10,10) y = sigmoid(x) a

论文Network in network (ICLR 2014)是对传统CNN的改进,传统的CNN就交替的卷积层和池化层的叠加,其中卷积层就是把上一层的输出与卷积核(即滤波器)卷积,是线性变换,然后再加上一个非线性变换的激活函数(比如:relu),但是在NIN中并有像CNN中这样, 1.它们的区别之一是卷积层不一样: CNN: 卷积层＝ 卷积+激活函数 NIN:卷积层＝mlpconv层＝ 卷积+MLP ＝ 卷积+1*1卷积+1*1卷积＝卷积+relu+1*1卷积+relu+1*1卷积+relu

最近在工作之余学习NLP相关的知识,对word2vec的原理进行了研究.在本篇文章中,尝试使用TensorFlow自行构建.训练出一个word2vec模型,以强化学习效果,加深理解. 一.背景知识: 在深度学习实践中,传统的词汇表达方式是使用one-hot向量,其中,向量的维度等于词汇量的大小.这会导致在语料较为丰富,词汇量较大的时候,向量的维度过长,进而产生一个相当大的稀疏矩阵,占用不少内存开销,降低机器运行速度.而word2vec则为这个问题提供了一种解决方案. word2vec是一个用来产

七种算法包括: 线性回归算法 Logistic 回归算法 感知器 K 最近邻算法 K 均值聚类算法 含单隐层的神经网络 多项式的 Logistic 回归算法 01 线性回归算法 在线性回归中,我们想要建立一个模型,来拟合一个因变量 y 与一个或多个独立自变量(预测变量) x 之间的关系. 给定: 数据集 是d-维向量 是一个目标变量,它是一个标量 线性回归模型可以理解为一个非常简单的神经网络: 它有一个实值加权向量 它有一个实值偏置量 b 它使用恒等函数作为其激活函数 线性回归模型可以使用以下方

深度学习是一个框架,包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 Deep Belief Networks(DBN)深信度网络 Recurrent neural Network(RNN)多层反馈循环神经网络神经网络 对于不同问题(图像,语音,文本),需要选用不同网络模型比如CNN RESNE

如果你可视化CNN的各层级结构,你会发现里面的每一层神经元的激活态都对应了一种特定的信息,越是底层的,就越接近画面的纹理信息,如同物品的材质. 越是上层的,就越接近实际内容(能说出来是个什么东西的那些信息),如同物品的种类. 网络结构 卷积层->池化层->卷积层->池化层->全连接层->Softmax分类器 卷积层激活函数使用relu 卷积层relu激活,偏置项使用极小值初始化,防止Relu出现死亡节点 全连接层激活函数使用relu 池化层模式使用SAME,所以stride取

tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 在之前的tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 文章中,已经大概解释了tensorflow的大概运行流程,并且提

最近,笔者想研究BERT模型,然而发现想弄懂BERT模型,还得先了解Transformer. 本文尽量贴合Transformer的原论文,但考虑到要易于理解,所以并非逐句翻译,而是根据笔者的个人理解进行翻译,其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方,都有放出原文,如有不当之处,请各位多多包含,并希望得到指导和纠正. 论文标题 Attention Is ALL You Need 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 摘要 序列转换方式由基于

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 @

http://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528863.html 积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键!!!你只需不停增加层,直到测试误差不再减少. 积神经网络(CNN)的参数优化方法 from:http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156   著名: 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络

小姐姐带你一起学:如何用Python实现7种机器学习算法(附代码) Python 被称为是最接近 AI 的语言.最近一位名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python(3.6及以上版本)实现7种机器学习算法的笔记,并附有完整代码.所有这些算法的实现都没有使用其他机器学习库.这份笔记可以帮大家对算法以及其底层结构有个基本的了解,但并不是提供最有效的实现. 小姐姐她是德国波恩大学计算机科学专业的研究生,主要关注机器学习和神经网络. 七种算法包括: 线性回归

基于Pre-Train的CNN模型的图像分类实验  MatConvNet工具包提供了好几个在imageNet数据库上训练好的CNN模型,可以利用这个训练好的模型提取图像的特征.本文就利用其中的 “imagenet-caffe-ref”的模型,提取图像特征(softmax前一层的输出,4096维),在几个常用的图像分类的数据库中进行了相应的分类实验.这实验的过程中,有对图片进行左右翻转用于增加训练数据.下面结果的表格中:Original原始结果,Flip增加翻转后的结果. 需要用到的toolbox

1. Tensorflow 逻辑回归实现手写识别 1.1. 逻辑回归原理 1.1.1. 逻辑回归 1.1.2. 损失函数 1.2. 实例:手写识别系统 1.1. 逻辑回归原理 1.1.1. 逻辑回归 在现实生活中,我们遇到的数据大多数都是非线性的,因此我们不能用上一章线性回归的方法来进行数据拟合.但是我们仍然可以从线性模型着手开始第一步,首先对输入的数据进行加权求和. 线性模型: \[z=w{x}+b\] 其中w我们称为"权重",b为偏置量(bias),\({x}\)为输入的样本数据,

一.预处理数据部分 1.创建 tfrecord(修改 deeplab\ dateasets\ build_data.py) 模型本身是把一张张 jpg 和 png 格式图片读到一个 Example 里,写入 tfrecord.但我是一个大的 tif 文件,需要把几万像素的图片分割成小块写入到一个 tfrecord 文件里,而 tf 没有对 tif 格式的图片的解码,因此不能直接使用原来的 build_data.py. 先用 osgeo 里的 gdal 读取 tif 文件,得到大 tif 的 np

背景知识:http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 假设softmax层的输入(softmax前一次的输出),或者理解为一般分类器的得分f(x)=</theta,x>中的/theta可以随便减一个常量. 或者假设现在的类别数目为N,不妨设为N=3,那么会有三个分类器,假设每个分类器的得分为f_j(x)=</theta_j,x> 我们知道在做softmax操作其实就是将exp(f

Global Gated Mixture of Second-order Pooling for Imporving Deep Convolutional Neural Network(2018 NIPS,大工李培华组) 论文motivation: (1)现存的池化:一阶GAP(全局均值池化)是很多CNN结构的标配,有研究者提出高阶池化来提高性能 (2)缺点:但是这些池化都有个缺点就是假设了样本服从了单峰分布,限制了CNN的表达能力. (3)论文的改进:于是论文提出了基于二阶池化的门混合结构来提

对cuda了解不多,所以使用python创建新的操作层是个不错的选择,当然这个性能不如cuda编写的代码. 在MXNET源码的example/numpy-ops/下有官方提供的使用python编写新操作符的实例.分别跑ndarray_softmax.py.numpy_softmax.py和custom_softmax.py 发现ndarray_softmax.py中训练速度将近其他两种方法的3倍,分析发现ndarray_softmax.py中调用cuda核,而其他两种方法都是numpy在cpu上