softmax

Code_link: https://pan.baidu.com/s/1dshQt57196fhh67F8nqWow 本文是为既没有机器学习基础也没了解过TensorFlow的码农、序媛们准备的。如果已经了解什么是MNIST和softmax回归本文也可以再次帮助你提升理解。在阅读之前，请先确保在合适的环境中安装了TensorFlow（ windows安装请点这里 ，其他版本请官网找），适当编写文章中提到的例子能提升理解。 首先我们需要了解什么是“ MNIST ”? 每当我们学习一门新的语言时，所有的入门教程官方都会提供一个典型的例子——“Hello World”。而在机器学习中，入门的例子称之为MNIST。 MNIST是一个简单的视觉计算数据集，它是像下面这样手写的数字图片： 每张图片还额外有一个标签记录了图片上数字是几，例如上面几张图的标签就是：5、0、4、1。 本文将会展现如何训练一个模型来识别这些图片，最终实现模型对图片上的数字进行预测。 首先要明确，我们的目标并不是要训练一个能在实际应用中使用的模型，而是通过这个过程了解如何使用TensorFlow完成整个机器学习的过程。我们会从一个非常简单的模型开始——Softmax回归。 然后要明白，例子对应的源代码非常简单，所有值得关注的信息仅仅在三行代码中。然而，这对于理解TensorFlow如何工作以及机器学习的核心概念非常重要

1.softmax从零实现 from mxnet.gluon import data as gdata from sklearn import datasets from mxnet import nd,autograd # 加载数据集 digits = datasets.load_digits() features,labels = nd.array(digits['data']),nd.array(digits['target']) print(features.shape,labels.shape) labels_onehot = nd.one_hot(labels,10) print(labels_onehot.shape) (1797, 64) (1797,) (1797, 10) class softmaxClassifier: def __init__(self,inputs,outputs): self.inputs = inputs self.outputs = outputs self.weight = nd.random.normal(scale=0.01,shape=(inputs,outputs)) self.bias = nd.zeros(shape=(1,outputs)) self.weight.attach_grad() self.bias

本次笔记绝大部分转自https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10674719.html softmax回归 Logistic回归是用来解决二类分类问题的，如果要解决的问题是多分类问题呢？那就要用到softmax回归了，它是Logistic回归在多分类问题上的推广。此处神经网络模型开始乱入，softmax回归一般用于神经网络的输出层，此时输出层叫做softmax层。 1、softmax函数 首先介绍一下softmax函数，这个函数可以将一个向量(x 1 ,x 2 ,...,x K )映射为一个概率分布(z 1 ,z 2 ,...,z K )，它将数据的范围映射到（ 0,1）区间 ： 那么在多分类问题中，假设类别标签y∈{1, 2, ..., C}有C个取值，那么给定一个样本x，softmax回归预测x属于类别c的后验概率为： 其中w c 是第c类的权重向量。 那么样本x属于C个类别中每一个类别的概率用向量形式就可以写为： 其中W=[w 1 ,w 2 ,...,w C ]是由C个类的权重向量组成的矩阵，1表示元素全为1的向量，得到 是由所有类别的后验概率组成的向量，第c个元素就是预测为第c类的概率，比如[0.05, 0.01, 0.9, 0.02, 0.02]，预测为第3类。 2、 softmax回归的损失函数和梯度下降 one-hot向量：[0,0,0,1

I am using a Softmax activation function in the last layer of a neural network. But I have problems with a safe implementation of this function. A naive implementation would be this one: 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(); This does not work very well for > 100 hidden nodes because the y will be NaN in many cases (if y(f) > 709, exp(y(f)) will return inf). I came up with this version: Vector y = mlp(x); // output of the neural network without softmax activation function for(int

在keras中，可以通过组合层来构建模型。模型是由层构成的图。最常见的模型类型是层的堆叠： tf.keras.Sequential . model = tf.keras.Sequential() # Adds a densely-connected layer with 64 units to the model: model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) # Add another: model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) # Add a softmax layer with 10 output units: model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) tf.keras.layers的参数，activation:激活函数，由内置函数的名称指定，或指定为可用的调用对象。kernel_initializer和bias_initializer：层权重的初始化方案。名称或可调用对象。kernel_regularizer和bias_regularizer:层权重的正则化方案。 # Create a sigmoid layer: layers.Dense(64, activation='sigmoid') # Or: layers

一句话概括 sigmoid 激活函数 二分类的激活函数 解决我是和不是的问题 对应二元交叉熵损失函数 softmax 激活函数 多分类的激活函数 解决我们中哪个是的问题 对应多元交叉熵损失函数 二分类推导 为什么用交叉商： 梯度下降的角度：从下面的推导过程可以看出来sigmoid对应的交叉商最后的梯度是一种残差。mse 是高斯分布的最大似然，二CE是多项式分布的最大似然。https://zhuanlan.zhihu.com/p/63731947 交叉商的本质出发： 交叉熵描述了两个不同的概率分布p和q的差异程度，两个分布差异越大，则交叉熵的差异越大。交叉商关注的是正确类别的预测概率，而MSE无差别的关注全部类别上预测概率与真实概率的差 在MSE中[1,0,0]与[0.8,0.2]的差别是大于[0.9,0.1] 而CE的眼中并无差异。 前向传播与反向传播的推导过程： 多元分类： https://zhuanlan.zhihu.com/p/27223959 损失函数因为多元，所以和二元是有点改变的。应该考虑每一个了。 来源： https://blog.csdn.net/weixin_37721058/article/details/100851674

语言模型现已广泛应用于自然语言处理的多个领域，具有广阔的应用前景，尤其是近两年通用语言模型在多个自然语言处理任务的应用中获得了显著的提升，更是让我们看到语言模型的广阔应用场景。基于神经网络的语言模型是当前效果最好，也是当前应用最为广泛的模型之一，在本文将介绍神经网络语言模型中的一些代表性工作。 2000年，徐伟等人 首次提出使用神经网络训练语言模型 ，提出一种使用前馈神经网络构建二元语言模型的方法：《Can Artificial Neural Networks Learn Language Models》。 2003年，Bengio等人在论文《A neural probabilistic language model》提出使用三层前馈神经网络对语言模型进行建模， 其发现第一层的参数用作单词的特征向量表示具有较好的语义形式，同时也解决了词向量表示维度灾难的问题，为后续语言模型的重要应用——产生词向量奠定基础 。但此模型仍基于马尔科夫假设，与统计语言模型相比未体现出其优势。 2010年，Mikolov等人 首次提出使用循环神经网络对语言模型进行建模 ：《Recurrent neural network based language model》，文中表明循环神经网络不再依赖于马尔科夫假设，能够更加充分的利用长文本的上下文进行建模，其训练的语言模型对比N-gram模型困惑度下降约50%

Softmax回归 softmax回归是logistic回归的一般化，适用于K分类的问题，针对于每个类别都有一个参数向量θ，第k类的参数为向量θk，组成的二维矩阵为θk*n； 损失函数 J ( θ ) = − 1 m ∑ i = 1 m ∑ j = 1 k I ( y ( i ) = j ) ln ⁡ ( e θ j T x ( i ) ∑ l = 1 k e θ i T x ( i ) ) I ( y ( i ) = j ) = { 1 , y ( i ) = j 0 , y ( i ) ≠ j J(\theta)=-\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{k} I\left(y^{(i)}=j\right) \ln \left(\frac{e^{\theta_{j}^{T} x^{(i)}}}{\sum_{l=1}^{k} e^{\theta_{i}^{T} x^{(i)}}}\right) \quad \\ I\left(y^{(i)}=j\right)=\left\{\begin{array}{l}{1, \quad y^{(i)}=j} \\ {0, \quad y^{(i)} \neq j}\end{array}\right. J ( θ ) = − m 1 ​ i = 1 ∑ m ​ j = 1 ∑ k ​ I ( y ( i )

Emojify! Welcome to the second assignment of Week 2. You are going to use word vector representations to build an Emojifier. Have you ever wanted to make your text messages more expressive? Your emojifier app will help you do that. So rather than writing "Congratulations on the promotion! Lets get coffee and talk. Love you!" the emojifier can automatically turn this into "Congratulations on the promotion! 👍 Lets get coffee and talk. ☕️ Love you! ❤️" You will implement a model which inputs a sentence (such as "Let's go see the baseball game tonight!") and finds the most appropriate emoji to be

卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的讲解 链接： https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 交叉熵代价函数(损失函数)及其求导推导 链接： https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 softmax与cross-entropy loss 链接： https://blog.csdn.net/u012494820/article/details/52797916 来源： https://www.cnblogs.com/kandid/p/11417248.html