什么是softmax?如何用最大熵原理推出softmax和sigmoid?顺便了解,概率论里的矩,条件熵。最大熵、极大似然法、交叉熵3种方法是等价的。 展开更多知识分享官 知识 科学科普 人工智能 神经网络 数学 学习 最大熵 条件熵 计算 机器学习 矩UP主们暑期都在玩三谋!SLG入坑佳选! 评论274 最热 最新 请先登录后发表...
softmax,顾名思义就是 soft 版本的 argmax。我们来看一下为什么? 举个栗子,假如 softmax 的输入是: softmax 的结果是: 我们稍微改变一下输入,把 3 改大一点,变成 5,输入是 softmax 的结果是: 可见softmax 是一种非常明显的 “马太效应”:强(大)的更强(大),弱(小)的更弱(小)。假如你要选一个最...
直接使用线性层输出（比如上图中的zj层）往往不能满足概率分布的条件。于是需要用到 softmax 函数：soft...
Softmax 是一种常用于多分类问题的数学函数,它的核心作用是将一组数值(如神经网络的输出)转换为概率分布,使得每个类别的概率在 0 到 1 之间,且所有概率之和为 1。这种转换能帮助模型明确选择概率最大的类别作为预测结果。 举个栗子 : 假设你训练了一个模型来识别图片中的动物类别(猫、狗、鸟),模型的最后一层...
Softmax是一种用于多分类问题的数学函数,能够将任意实数向量转换为概率分布。其核心作用是将输入向量的每个元素映射到(0,1)区间内,并
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sigmoid:相当于分两类的softmax中t2为1 换句话说,softmax把标签分为两类,t1和t2都变化;sigmoid是判断是非 12:51 最大熵原理:8支未知球队每个获胜概率为1/8的时候熵最大 在已知信息的前提下,用最大熵原理补齐未知 (1)从已知数据集归纳出概率模型,挑出概率模型特征,让目标概率模型具有这些特征,即相同问题。目...
Softmax函数是一个常用的激活函数,尤其在机器学习和深度学习领域有着广泛的应用,其主要作用体现在以下几个方面: 一、将输入转换为概率分布 Softmax函数能够将一组实数(通常是模型的原始输出,也称为logits)转换为一个概率分布。这个概率分布的特点是:输出值在0到1之间,且所有输出值的和为1。这使得Softmax函数的输出...
softmax回归，全称softmax分类器，是一种常用的多分类模型。相较于二分类问题中常使用的逻辑回归，它在解决多分类问题时展现出了更强大的功能。在逻辑回归中，我们通过sigmoid函数将输出映射到(0, 1)区间，以估计一个二分类问题中某类别的概率。而在多分类问题中，逻辑回归需要训练多个模型，每个模型对应...