softmax

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    無法使用張量流打印正確的預測

    我已經實現了可正常工作的邏輯迴歸。它能夠正確打印出精確度。我顯示的準確性如此... # Test model correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1)) # Calculate accuracy accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,
    python tensorflow softmax 2017-02-20

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    由於[NaN ... NaN]預測，使用softmax導致張量流字符識別的結果爲1

    我嘗試使用https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners中討論的softmax迴歸方法來識別字符。 我的代碼如下。 train_data = pd.read_csv('CharDataSet/train.csv') print(train_data.shape) x = tf.placeholder(tf.float32, [Non
    tensorflow softmax 2017-02-23

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    RBM：導出複製的Softmax模型（RSM）

    我試圖推導複製Softmax模型（RSM）的可見變量的條件分佈，或等價地，用於字數統計的受限玻爾茲曼機器（RBM）根據文件：Salakhutdinov和Hinton的「複製Softmax：無向話題模型」。 紙可以在這裏找到：http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessionid=B04C8D67D381B8106FF6FA4203A8626
    python neural-network deep-learning theano softmax 2017-01-06

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    如何強制Theano以列方式做softmax？

    我有一個二維數組，我想明智地應用softmax函數列。它嘗試以下操作： value = numpy.array([[1.0,2.0], [3.0,9.0], [7.0,1.0]], dtype=theano.config.floatX) m = theano.shared(value, name='m', borrow=True) y = theano.tensor.nnet.softmax(
    python numpy matrix theano softmax 2016-11-22

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    層概率始終爲1

    我使用caffe/example/mnist網絡對數字進行分類。當我給網絡一個號碼的圖片時，它似乎工作正常。但是當我給網絡提供的圖像不是數字時，訓練有素的網絡softmax層給出概率，其總是有一個概率1和其他0，如： [0,0,0，...，1 ，0,0,0]。 我想應該是這樣的： [0,0.1,0.2，...，0.4,0.1,0.2]， 在這種情況下，我可以說，這不應該是一個數。問題是什麼？
    caffe mnist softmax 2016-12-05

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    caffe中的Softmax和SoftmaxWithLoss圖層有什麼區別？

    雖然朱古力定義prototxt，有時候我覺得我們用Softmax作爲最後一層類型，有時我們使用SoftmaxWithLoss，我知道Softmax層將返回輸入數據屬於每個類的概率，但似乎SoftmaxwithLoss也將返回類概率，那麼它們之間有什麼區別？還是我誤解了這兩種圖層類型的用法？
    deep-learning caffe pycaffe softmax 2016-12-05

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    使用matplotlib

    繪製的概率分佈，我想繪製SOFTMAX概率神經網絡分類任務，類似於下面 然而，大多數我在SO找到的代碼和文檔頁matplotlib情節正在使用直方圖。 例子： plotting histograms whose bar heights sum to 1 in matplotlib Python: matplotlib - probability mass function as histogram
    python matplotlib softmax 2017-01-25

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    將多個softmax分類器添加到TensorFlow示例中

    我以通用TensorFlow示例開始。因爲我的數據攜帶多個獨立標籤（概率之和不是1），所以要對我的數據進行分類，我需要在最後一個圖層上使用多個標籤（理想情況下爲多個softmax分類器）。 具體表現在retrain.py在add_final_training_ops()這些線路在最後加上張 final_tensor = tf.nn.softmax(logits, name=final_tensor
    neural-network tensorflow classification multilabel-classification softmax 2016-12-12

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    cudnn：CUDNN_SOFTMAX_FAST當CUDNN_SOFTMAX_ACCURATE工作正常時輸出NaN

    使用cudnnSoftmaxForward的某些浮點值集合時，使用設置CUDNN_SOFTMAX_FAST而不是CUDNN_SOFTMAX_ACCURATE時會產生NaN輸出。有誰知道爲什麼會發生這種情況？這是庫中的一個錯誤嗎？ cudnnHandle_t lib; cudnnCreate(&lib); int count = 10; size_t size = count * sizeof
    machine-learning neural-network conv-neural-network cudnn softmax 2016-12-24

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    在tensorflow MNIST SOFTMAX教程，SOFTMAX函數時使用

    IM以下MNIST使用SoftMax教程https://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/beginners/ 其次是文檔，該模型應當是 y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) 但在樣本源代碼，U可以見 # Create the model x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 7
    tensorflow softmax 2016-12-27
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