---------- 因为这里不太方便编辑公式,所以很多公式推导的细节都已经略去了,如果对相关数学表述感兴趣的话,请戳这里的链接Softmax的理解与应用 - superCally的专栏 - 博客频道 - http://CSDN.NET") 0px 2px / cover;"> ---------- Softmax在机器学习中有非常广泛的应用,但是刚刚接触机器学习的人可能对Softmax的特点以及好处并不理解,其实你了解了以后就会发现,Softmax计算简单,效果显著,非常好用.

Softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,适用于多分类问题中,且类别之间互斥的场合. Softmax将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成是当前输出是属于各个分类的概率,从而来进行多分类. 假设有一个数组V,Vi表示V中的第i个元素,那么Vi元素的softmax值就是: 例如 V = [9,6,3,1] , 经过Softmax函数输出 V_Softmax = [0.950027342724 0.0472990762635 0.00235488234367

在深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP)中,我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结.里面使用的损失函数是均方差,而激活函数是Sigmoid.实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少.这些损失函数和激活函数如何选择呢?下面我们就对DNN损失函数和激活函数的选择做一个总结. 1. 均方差损失函数+Sigmoid激活函数的问题 在讲反向传播算法时,我们用均方差损失函数和Sigmoid激活函数做了实例,首先我们就来看看均方差+Sigmoid的组合有什么问题. 首先我们回顾下Sigmoid激

答案来自专栏:机器学习算法与自然语言处理 详解softmax函数以及相关求导过程 这几天学习了一下softmax激活函数,以及它的梯度求导过程,整理一下便于分享和交流. softmax函数 softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 假设我们有一个数组,V,Vi表示V中的第i个元素,那么这个元素的softmax值就是 <img src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-39eca1f

答案来自专栏:机器学习算法与自然语言处理 详解softmax函数以及相关求导过程 这几天学习了一下softmax激活函数,以及它的梯度求导过程,整理一下便于分享和交流. softmax函数 softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 假设我们有一个数组,V,Vi表示V中的第i个元素,那么这个元素的softmax值就是 更形象的如下图表示: softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用,就映

http://c.biancheng.net/view/1911.html 每个神经元都必须有激活函数.它们为神经元提供了模拟复杂非线性数据集所必需的非线性特性.该函数取所有输入的加权和,进而生成一个输出信号.你可以把它看作输入和输出之间的转换.使用适当的激活函数,可以将输出值限定在一个定义的范围内. 如果 xi 是第 j 个输入,Wj 是连接第 j 个输入到神经元的权重,b 是神经元的偏置,神经元的输出(在生物学术语中,神经元的激活)由激活函数决定,并且在数学上表示如下:   这里,g 表示激

全文转载自:softmax的log似然代价函数(公式求导) 在人工神经网络(ANN)中,Softmax通常被用作输出层的激活函数.这不仅是因为它的效果好,而且因为它使得ANN的输出值更易于理解.同时,softmax配合log似然代价函数,其训练效果也要比采用二次代价函数的方式好. 1. softmax函数及其求导 softmax的函数公式如下: 其中,表示第L层(通常是最后一层)第j个神经元的输入,表示第L层第j个神经元的输出,表示自然常数.注意看,表示了第L层所有神经元的输入之和. softm

一.梯度 导数是对某个自变量求导,得到一个标量. 偏微分是在多元函数中对某一个自变量求偏导(将其他自变量看成常数). 梯度指对所有自变量分别求偏导,然后组合成一个向量,所以梯度是向量,有方向和大小. 上左图中,箭头的长度表示陡峭度,越陡峭的地方箭头越长,箭头指向的方向是y变大的方向,如果要使用梯度下降,则需要取负方向. 右图中,蓝色代表低点,红色代表高点,中间的箭头方向从蓝色指向红色,而且中间最陡峭的地方,箭头最长. 二.梯度下降 上图中分别使用梯度下降优化θ1和θ2的值,α表示学习率,即每次按

在监督学习中,传统的机器学习算法优化过程是采用一个合适的损失函数度量训练样本输出损失,对损失函数进行优化求最小化的极值,相应一系列线性系数矩阵W,偏置向量b即为我们的最终结果.在DNN中,损失函数优化极值求解的过程一般采用梯度下降法.牛顿法或拟牛顿法等迭代方法来迭代完成.对DNN的损失函数用梯度下降法进行迭代优化求极小值的过程即为反向传播算法,可以使用多种损失函数和激活函数. 1. 均方差损失函数+Sigmoid激活函数 Sigmoid激活函数的表达式为: σ(z)的函数图像如下: 对于Sigm

本文介绍 wordvec的概念 语言模型训练的两种模型CBOW+skip gram word2vec 优化的两种方法:层次softmax+负采样 gensim word2vec默认用的模型和方法 未经许可,不要转载. 机器学习的输入都是数字,而NLP都是文字: 为了让机器学习应用在NLP上,需要把文字转换为数字,把文字嵌入到数学空间. 1. 词表示: 词的独热表示:onehot (词之间是孤立的) onehot: 思想:假设词表大小为N, 则每个单字表示为N维向量: 每个单字只有1位为1,其他为

在下面的内容中,我们用C来表示需要分的类数. 最后一层的隐藏单元个数为4,为所分的类的数目,输出的值表示属于每个类的概率. Softmax函数的具体步骤如下图: 简单来说有三步: 计算z值(4×1矩阵) 将z作为指数,得到中间变量t(维度同z) 对t归一化,得到a(维度同t,同z). Softmax激活函数的特殊之处在于,输入一个向量,最后输出一个向量. Softmax的示例 下面我们来来考虑一个只有输出层没有隐藏层的神经网络. 在这张图表中,我们所做的是选择图中的数据作为训练集,用数据的C种标

每个神经元都必须有激活函数.它们为神经元提供了模拟复杂非线性数据集所必需的非线性特性.该函数取所有输入的加权和,进而生成一个输出信号.你可以把它看作输入和输出之间的转换.使用适当的激活函数,可以将输出值限定在一个定义的范围内. 如果 xi 是第 j 个输入,Wj 是连接第 j 个输入到神经元的权重,b 是神经元的偏置,神经元的输出(在生物学术语中,神经元的激活)由激活函数决定,并且在数学上表示如下:   这里,g 表示激活函数.激活函数的参数 ΣWjxj​+b 被称为神经元的活动. 这里对给定输

技术背景 激活函数在机器学习的前向网络中担任着非常重要的角色,我们可以认为它是一个决策函数.举个例子说,我们要判断一个输出的数据是猫还是狗,我们所得到的数据是0.01,而我们预设的数据中0代表猫1代表狗,那么0.01虽然不是0也不是1,但是我们可以预期这张图片是猫的概率肯定是非常大的.这样的话我们就可以假定一个激活函数,当得到的数据小于0.5时,这个数据就被认为是猫,大于0.5时,这个数据就被认为是狗,这就是人为定义的一种决策函数.这篇文章主要介绍的是,在MindSpore中已经实现的几种激活函

TensorFlow六种激活函数 每个神经元都必须有激活函数.神经元提供了模拟复杂非线性数据集所必需的非线性特性.该函数取所有输入的加权和,进而生成一个输出信号.把它看作输入和输出之间的转换.使用适当的激活函数,可以将输出值限定在一个定义的范围内. 如果 xi 是第 j 个输入,Wj 是连接第 j 个输入到神经元的权重,b 是神经元的偏置,神经元的输出(在生物学术语中,神经元的激活)由激活函数决定,并且在数学上表示如下: 这里,g 表示激活函数.激活函数的参数 ΣWjxj​+b 被称为神经元的活

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神

摘抄:https://xienaoban.github.io/posts/2106.html 1. 调试(Tuning) 超参数 取值 #学习速率:\(\alpha\) Momentum:\(\beta\) 0.9:相当于10个值中计算平均值:0.999相当于1000个值中计算平均值 Adam:\(\beta_1\) 0.9 Adam:\(\beta_2\) 0.999 Adam:\(\varepsilon\) \(10^{-8}\) #layers #hidden unit #mini-bat

神经网络的实践笔记 link: http://peterroelants.github.io/posts/neural_network_implementation_part01/ 1. 生成训练数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 神经网络中有关# 矩阵的运算我们采用NumPy来构建,# 画图使用Matplotlib来构建. # Part 1, create training data # Define the vect

原文转载:http://licstar.net/archives/328 Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以

0. 词向量是什么 自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化. NLP 中最直观,也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation,这种方法把每个词表示为一个很长的向量.这个向量的维度是词表大小,其中绝大多数元素为 0,只有一个维度的值为 1,这个维度就代表了当前的词. 举个栗子, “话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...] “麦克”表示为 [0 0 0 0 0 0 0 0 

转自:http://blog.csdn.net/solomonlangrui/article/details/52455638   ABSTRACT:           神经网络的训练因其层次加深而变得愈加困难.我们所提出的残差学习框架可以更轻松的对比前人所提深很多的网络进行训练.相对于之前网络所学习的是无参考的函数,我们显著改进的网络结构可根据网络的输入对其残差函数进行学习.我们提供的详实经验证据表明对这样的残差网络进行寻优更加容易,并且随网络层次的显著加深可以获得更好的准确率.我们利用Im

转自licstar,真心觉得不错,可惜自己有些东西没有看懂 这篇博客是我看了半年的论文后,自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结,在此分享.其中必然有局限性,欢迎各种交流,随便拍. Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而na