译自:http://willwolf.io/2017/04/19/deriving-the-softmax-from-first-principles/ 本文的原始目标是探索softmax函数与sigmoid函数的关系.事实上,两者的关系看起来已经是遥不可及:一个是分子中有指数!一个有求和!一个分母中有1!.当然,最重要的是两个的名称不一样. 推导一下,很快就可以意识到,两者的关系可以回溯到更为泛化的条件慨率原理的建模框架(back out into a more general modelin

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

本文讨论的关键词:Logistic Regression(逻辑回归).Neural Networks(神经网络) 之前在学习LR和NN的时候,一直对它们独立学习思考,就简单当做是机器学习中的两个不同的models,从来没有放在一起观察过,最近通过阅读网络资料,才发现,原来LR和NN之间是有一定的联系的,了解它们之间的联系后,可以更好地理解 Logistic Regression(逻辑回归)和Neural Networks(神经网络) Logistic Regression:典型的二值分类器,用来

Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签  可以取两个以上的值. Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的,该问题的目的是辨识10个不同的单个数字.Softmax回归是有监督的,(译者注: MNIST 是一个手写数字识别库,由NYU 的Yann LeCun 等人维护.http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ) 回想一下在 logistic 回归中,我们的训练集由  个已标记的样本构

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

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

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

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

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-

softmax和sigmoid实际上都是属于logistic regression,sigmoid是二分类的lr,拟合Bernoulli distribution(二项分布):0softmax是多分类的lr,拟合Multinomial distribution(多项分布). sigmoid函数可以很好地处理二分类问题:当概率值大于 0.5 时,我们认为该样本属于类 ‘1’,而当概率值小于 0.5 时,我们认为该样本属于类 ‘0’. softmax和sigmoid都可以做激活函数. 二项式分布的最

sotfmax 函数在机器学习和深度学习中有着广泛的应用, 主要用于多分类问题. softmax 函数 1. 定义 假定数组V,那么第i个元素的softmax值为 也就是该元素的指数 除以 所有元素的指数和,取指数是为了使差别更大. 于是该数组的每个元素被压缩到(0,1),并且和为1,其实就变成了概率.在多分类问题中代表了该元素被取到的概率. 例如 2. 感性理解 softmax可以拆开来看,一个soft,一个max,max顾名思义取最大值,数组中哪个元素最大,一定取到哪个, 然而当数组被sof

二分类问题Sigmod 在 logistic 回归中,我们的训练集由  个已标记的样本构成: ,其中输入特征.(我们对符号的约定如下:特征向量  的维度为 ,其中  对应截距项 .) 由于 logistic 回归是针对二分类问题的,因此类标记 .假设函数(hypothesis function) 如下: 我们将训练模型参数 ,使其能够最小化代价函数 : 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

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}} \

对于 \(Softmax\) 回归的正向传播非常简单,就是对于一个输入 \(X\) 对每一个输入标量 \(x_i\) 进行加权求和得到 \(Z\) 然后对其做概率归一化. Softmax 示意图 下面看一个简单的示意图: 其中 \(X\in\mathbb{R}^{n\times m}\) 是一个向量或矩阵,这取决于传入的是一个训练样本还是一组训练样本,其中 \(n\) 是输入特征的数量,\(m\) 是传入的训练样本数量:此图只是示意的一个简单的 Softmax 的传播单元,可以把它理解为一个神经

softmax 函数,被称为 归一化指数函数,是sigmoid函数的推广. 它将向量等比压缩到[0, 1]之间,所有元素和为1. 图解: Example: softmax([1, 2, 3, 4, 1, 2, 3]) = [0.024, 0.064, 0.175, 0.475, 0.024, 0.064, 0.175] Code: import numpy as np def softmax(x): c = np.max(x, axis = x.ndim - 1, keepdims = True

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

深度学习最终目的表现为解决分类或回归问题.在现实应用中,输出层我们大多采用softmax或sigmoid函数来输出分类概率值,其中二元分类可以应用sigmoid函数. 而在多元分类的问题中,我们默认采用softmax函数,具体表现为将多个神经元的输出,映射到0 ~ 1的区间中,按概率高低进行分类,各概率之和为1. 某分类的概率数学表达式为:yi = ei / ∑j=1ej   具体来说,假设有四个输出单元,分别为: y1 = ex1 / (ex1 + ex2 + ex3 + ex4 ),假设其概

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件

1.Tensorflow的简介 就是一个科学计算的库,用于数据流图(张量流,可以理解成一个N维得数组). Tensorflow支持CPU和GPU,内部实现了对于各种目标函数求导的方式. 2.Tensorflow的安装(python3.5以上) # pip install tensorflow==1.4.0   安装cpu版本 # pip install tensorflow-gpu 安装gpu版本 # pip3.6 install tensorflow -i http://mirrors.ali

TF的核心是围绕Graph展开的,简而言之,就是Tensor沿着Graph传递闭包完成Flow的过程.所以在介绍Graph之前需要讲述一下符号编程.计算流图.梯度计算.控制流的概念. 张量(Tensor) 名字就是TensorFlow,直观来看,就是张量的流动.张量(tensor),即任意维度的数据,一维.二维.三维.四维等数据统称为张量.而张量的流动则是指保持计算节点不变,让数据进行流动.这样的设计是针对连接式的机器学习算法.连接式的机器学习算法可以把算法表达成一张图,张量从图中从前到后走一遍