从感知机理解,softmax函数就是激活函数。而之前up的视频提到过,激活函数就是对数据进行升维,以方便找到更好的超平面进行数据的判断。而怎么升维以逼近现实的模型(也就是这个视频里提取特征后的特征概率分布模型逼近现实的概率模型),升维的具体操作要怎么样,可能就有数学家提出了最大熵进行尝试,从而定义了一系列规则,...
softmax 的作用，我们都知道是 normalize probability。在 softmax 里面，输入a_i都是在指数上的e^{a...
多元逻辑回归”。Softmax是Logistic回归在多分类问题中的推广。对于三个及以上的分类问题，要采用Softmax...
综上所述，softmax回归是一种高效的多分类技术，尤其适用于类别间互斥的场景，如字符识别等。相较于传统的多逻辑回归模型，它能够提供更简洁、更高效的解决方案。
softmax回归会基于输入x,计算o1、o2、o3三个线性输出。 在计算每一个线性输出o时,都会依赖一组w和b参数。 我们可以将softmax回归,看做是一个具有多个输出的单层神经网络。 我们可以基于矩阵,计算线性输出o。 例如,在计算o=Wx+b时,W是一个3*4的权重矩阵,b代表了一个3*1的偏置列向量,x是4*1的特征向量。
SoftMax作为函数的形式为: 如刚才所描述,Xi就是原来向量中的一个元素,SoftMax(Xi)就是针对这个元素的一个转换。我们观察公式的分子和分母可以得到通过这种方法,每个经过转换后的新元素的和就为1。所以,SoftMax函数有个别名叫做归一化指数函数。那这样的一组向量代表了什么意思?我们注意到向量中每个元素都是小于1的...
Softmax 是一个函数 维基上的解释和公式是：“softmax function is a generalization of the logistic function that maps a length-p vector of real values to a length-K vector of values”如果某一个zj大过其他z,那这个映射的分量就逼近于1,其他就逼近于0，主要应用就是多分类，sigmoid函数只能...
当是两分类时，就是logistic回归。相比训练多个logistic回归来做多分类，softmax回归更适合类别间是互斥的...
softmax逻辑回归模型是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y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，不过后面也会介绍它与深度学习无监督学习方法的结合。简介 在 logistic 回归中...