softmax

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    SOFTMAX選擇概率與PyMC3

    範疇 我試圖在以下情況下SOFTMAX選擇功能的一個單一的參數來執行參數估計： 在每次試驗中，三個選項值被給予（例如，[1 ，2,3]），並且主題在選項（0,1或2）之間進行選擇。 softmax函數根據溫度參數（這裏限定在0和10之間）將選項值轉換爲選擇概率（3個概率的向量，總計爲1）。 在每個試驗中的選擇應該被建模爲具有從softmax計算的試驗選擇概率的分類分佈。請注意，分類的選擇概率取決於
    python theano pymc3 softmax 2015-07-28

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    交叉熵，SOFTMAX和反向傳播

    微分項當前進行分類，在這裏我用的是SOFTMAX激活功能在我的輸出層進行傳播算法時，我感興趣的是利用交叉熵錯誤。 從我所收集，你可以刪除衍生看起來像這樣與交叉熵和SOFTMAX： Error = targetOutput[i] - layerOutput[i] 這不同於的均方差： Error = Derivative(layerOutput[i]) * (targetOutput[i] - l
    neural-network backpropagation entropy derivative softmax 2014-11-23

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    Softmax迴歸的矢量化實現

    我在Octave中實現softmax迴歸。目前，我正在使用使用以下成本函數和衍生工具的非矢量化實現。 alt text http://ufldl.stanford.edu/wiki/images/math/7/6/3/7634eb3b08dc003aa4591a95824d4fbd.png alt text http://ufldl.stanford.edu/wiki/images/math/5/
    matlab machine-learning octave softmax 2012-01-25

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    如果我在RBM中使用softmax，是否需要在隱藏單位和可見單位中使用它？

    據我所知，當在RBM可見單位中使用K值的softmax時，隱藏單元保持二進制。 如果是這樣 - 我不確定如何計算二進制單位對可見光的貢獻。我是否應該將隱藏單元中的二進制0狀態與softmax的K個狀態中的特定狀態聯繫起來，將1狀態與其他K-1狀態聯繫起來？或者可能隱藏單元中的0與可見單元的所有K個可能狀態中的0相關（但是這與K狀態中的至少一個必須打開是否相矛盾）。
    softmax rbm 2013-06-11

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    使用稀疏張量爲TensorFlow中的softmax圖層提供佔位符

    有沒有人嘗試使用稀疏張量進行TensorFlow文本分析並取得成功？一切都準備就緒，我設法用feed_dict爲tf.Session提供一個Softmax圖層，使用numpy數組，但是我無法使用SparseTensorValues提供字典。 我還沒有發現任何關於使用稀疏矩陣來訓練模型張量流動，這是怪（SOFTMAX例如），如類SparseTensor和SparseTensorValues或Tens
    python tensorflow sparse-matrix softmax 2015-11-25

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    神經網絡的softmax激活功能的實現我在神經網絡的最後一層使用了激活功能<a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Softmax_activation_function" rel="nofollow noreferrer">Softmax</a>

    。但是我對這個函數的安全實現有問題。 一個天真的實施將是這一個： Vector y = mlp(x); // output of the neural network without softmax activation function for(int f = 0; f < y.rows(); f++) y(f) = exp(y(f)); y /= y.sum(); 這並不適用
    c++ math neural-network softmax 2012-03-28

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    softmax分類器的成本函數和梯度

    在訓練softmax分類器時，我使用了minFunc函數Matlab，但它不起作用，步長將快速達到TolX，準確度甚至不到5％。一定有什麼問題，但我找不到它。 這是我的對成本函數和梯度Matlab代碼： z=x*W;%x是輸入數據，這是一個m * n個矩陣中，m是樣本的數目，n是輸入的單位數層。 W是n * o矩陣，o是輸出層中的單位數。 a=sigmoid(z)./repmat(sum(sigm
    machine-learning softmax 2013-06-23

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    瞭解softmax分類器

    我想從此鏈接瞭解Softmax分類器的簡單實現 - CS231n - Convolutional Neural Networks for Visual Recognition。在這裏他們實現了一個簡單的softmax分類器。在鏈接上的Softmax分類器的例子中，2D空間上有300個隨機點和一個與它們相關的標籤。 softmax分類器將瞭解哪個點屬於哪個類。 以下是softmax分類器的完整代碼。
    machine-learning deep-learning gradient-descent calculus softmax 2015-08-27

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    在使用softmax損耗時，如何調試和矢量化徑向基函數網絡的偏導數？

    我試圖運行（隨機或批量）梯度下降，當一個使用標準交叉熵（SOFTMAX虧損）： 使用作爲模型的Radial Basis Function (RBF)網絡時，（你可以觀看講座的形式caltech here），當擴展到多類分類時（通過簡單地將RBF網絡的輸出饋送到softmax層來容易地擴展）。注意，P(y=l|x)僅通過將RBF網絡的輸出通過每個標記的softmax層來計算l如下： 其中\theta
    matlab machine-learning gradient-descent softmax 2015-10-19
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