softmax精品文章

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  Python - softmax 實(shí)現(xiàn)

  Softmax softmax函數(shù)將任意n維的實(shí)值向量轉(zhuǎn)換為取值范圍在(0,1)之間的n維實(shí)值向量，并且總和為1。例如：向量softmax([1.0, 2.0, 3.0]) ------> [0.09003057, 0.24472847, 0.66524096] 性質(zhì)： 因?yàn)閟oftmax是單調(diào)遞增函數(shù)，因此不改變?cè)紨?shù)據(jù)的大小...

  史占廣 2019-07-25 12:06 評(píng)論0 收藏0
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  Softmax分類函數(shù)

  ...stic回歸（分類問(wèn)題） （三）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門(mén)之隱藏層設(shè)計(jì) Softmax分類函數(shù) （四）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門(mén)之矢量化 （五）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門(mén)之構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò) softmax分類函數(shù) 這部分教程將介紹兩部分： softmax函數(shù) 交叉熵?fù)p失函數(shù) 在先前的教程...

  BicycleWarrior 2019-07-30 15:19 評(píng)論0 收藏0
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  使用 TensorFlow 在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上實(shí)現(xiàn) L2 約束的 softmax 損失函數(shù)

  ...神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)構(gòu)建一個(gè)多分類模型時(shí)，我們一般都會(huì)采用 softmax 函數(shù)來(lái)作為最后的分類函數(shù)。softmax 函數(shù)對(duì)每一個(gè)分類結(jié)果都會(huì)分配一個(gè)概率，我們把比較高的那個(gè)概率對(duì)應(yīng)的類別作為模型的輸出。這就是為什么我們能從模型中推...

  Lowky 2019-07-30 15:14 評(píng)論0 收藏0
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  mnist 機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)筆記(一) 學(xué)習(xí)softmax模型

  學(xué)習(xí)softmax回歸模型 一. 下載mnist數(shù)據(jù)集 新建一個(gè)download.py 代碼如下： Functions for downloading and reading MNIST data. from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_...

  shengguo 2019-07-30 14:35 評(píng)論0 收藏0
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  深度學(xué)習(xí)常見(jiàn)激活函數(shù)介紹及代碼實(shí)現(xiàn)

  ...問(wèn)題，如果類別之間存在相互關(guān)系使用sigmoid，反之使用softmax），門(mén)控機(jī)制的判斷等。 import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() sigmoid_test=tf.nn.sigmoid([-3.,-2.,-1.,0.0,1.,2.,3.],name=sigmoid_op) print(sigmoid_test) 輸出： ...

  RdouTyping 2019-07-30 18:39 評(píng)論0 收藏0
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  TensorFlow學(xué)習(xí)筆記（4）：基于MNIST數(shù)據(jù)的softmax regression

  ...較接近的。 然后本文使用tensorflow對(duì)同樣的數(shù)據(jù)集進(jìn)行了softmax regression的訓(xùn)練，得到的參數(shù)繪制效果如下： 藍(lán)色點(diǎn)組成的輪廓與對(duì)應(yīng)的數(shù)字輪廓比較接近。但是對(duì)比上下兩幅截圖，感覺(jué)tensorflow的效果更平滑一些。不過(guò)從測(cè)試集...

  ACb0y 2019-07-25 11:22 評(píng)論0 收藏0
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  遞歸的藝術(shù) - 深度遞歸網(wǎng)絡(luò)在序列式推薦的應(yīng)用

  ...輸入層，embedding層，1到多個(gè)LSTM層(可以選擇dropout)和層次softmax輸出層構(gòu)成，如下圖所示，每一部分的設(shè)計(jì)思路將在后面詳細(xì)講述。2、三門(mén)狀態(tài)邏輯設(shè)計(jì)從理論的角度來(lái)分析，傳統(tǒng)的RNN采用BPTT (Backpropagation Through Time)來(lái)進(jìn)行梯...

  ZweiZhao 2019-04-25 18:06 評(píng)論0 收藏0
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  入門(mén)級(jí)解讀：小白也能看懂的TensorFlow介紹

  ...：真實(shí)圖片 one—hot 向量（頂）預(yù)測(cè)類別概率第二步：用 softmax 實(shí)現(xiàn)概率分布為了在數(shù)學(xué)上比較這兩個(gè)「圖」的相似性，交叉熵是一個(gè)好方法。（這里是一個(gè)很棒但比較長(zhǎng)的解釋，如果你對(duì)細(xì)節(jié)感興趣的話。https://colah.github.io/post...

  felix0913 2019-04-25 18:08 評(píng)論0 收藏0
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  使用 LSTM 智能作詩(shī)送新年祝福

  ...dding，可以理解為數(shù)據(jù)的維度變換，經(jīng)過(guò)兩層LSTM后，接著softMax得到一個(gè)在全字典上的輸出概率。模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下： 定義網(wǎng)絡(luò)的類的程序代碼如下： class CharRNNLM(object): def __init__(self, is_training, batch_size, vocab_size, w2v_model, ...

  lauren_liuling 2019-06-26 18:56 評(píng)論0 收藏0