一、Softmax Regression简介 Softmax Regression是Logistic回归的推广,Logistic回归是处理二分类问题的,而Softmax Regression是处理多分类问题的。Logistic回归是处理二分类问题的比较好的算法,具有很多的应用场合,如广告计算等。Logistic回归利用的是后验概率最大化的方式去计算权重。 二、Logistic回归的回顾 在Logistic回归...
Softmax激活函数的特殊之处在于,因为需要将所有可能的输出归一化,就需要输入一个向量,最后输出一个向量。 那么Softmax分类器还可以代表其它的什么东西么?来举几个例子,有两个输入x1x1,x2x2,它们直接输入到Softmax层,它有三四个或者更多的输出节点,输出^yy^,将向展示一个没有隐藏层的神经网络,它所做的就是计算...
Logisitic可以用来解决二分类问题,要进一步解决多分类的问题,就要在它的基础上进行拓展,相当于组合使用多个二分类器来实现多分类。 描述:对于一个k分类问题 C^i : z^i = \theta^ix\tag{i = 1,2,...,k} 其中 C^…
softmax(x) ,torch.sum( softmax(x),dim = 1 ) (tensor([[0.0900, 0.2447, 0.6652], [0.0900, 0.2447, 0.6652]]), tensor([1., 1.])) def net(X ): return softmax( torch.matmul(X.reshape(-1,W.shape[0]) , W)+ b ) net( torch.randn( (2,784) ) ).shape torch.Size([...
Logistic回归算法是Softmax回归的特征情况,即k=2k=2k=2时的情况,当 k=2k=2k=2时,Softmax回归为: hθ(x)=1eθT1x+eθT2xeθT1xeθT2xhθ(x)=1eθ1Tx+eθ2Txeθ1Txeθ2Tx h_\theta \left ( x \right )=\frac{1}{e^{\theta _1^Tx}+e^{\theta _2^Tx}}\begin{bmatrix} e^{\thet...
这节课回顾深度学习算法的一些基础知识,以使用Softmax Regression识别手写数字为例串联了这些基础知识。 1. 机器学习基础知识 对于手写数字识别,此类任务无法用传统的代码驱动(逻辑驱动)的方法很好的解决。但可以使用数据驱动的方法,训练一个有监督的机器学习模型去解决此类问题。
y=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,w)+b)#公式:y=wx+b 。以下为softmax公式。可以理解为将输入值x以e为底求指数的和作为分子,然后所有的作为分母得出一个分数,也可以看出是一个概率值。在0-1之间。它的作用就是将输入的x值分别与每一个类别的w和b运算后,得出对应的每一类的概率,最大概率的就为最后的输出...
softmax regression 梯度下降 超平面:比当前空间少1维的空间,如:一维的超平面是点,二维的超平面是1维。 SVM 分离超平面公式: ,通过y>0、<0,判断二分类;即通过超平面把原始空间的内容二分类。计算该公式时,关键是(a)如何判断停止迭代,(b)在每次迭代中计算(w、b、T);目标是计算出最终的(w,b,T(T表示核函数...
softmax回归其实是逻辑回归的扩展,换句话说,逻辑回归是softmax回归的特例(即softmax回归中k=2)。逻辑回归通常用作2类的分类器,softmax则用作多类的分类器(不要问为什么它还叫作“Regression”)。 这是之前逻辑回归的hypothesis: 以及对应的损失函数:
Softmax和Logistic分类是用于处理分类问题的两种不同的激活函数。Logistic分类（Sigmoid函数）：用途：主要...