基于MATLAB的梯度下降Softmax回归进行MNIST数据分类

于 2023-09-13 12:19:26 发布
阅读量276 收藏
点赞数
文章标签： matlab 回归 分类 Matlab
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/uote_e/article/details/132849831
版权
Matlab 专栏收录该内容
639 篇文章 ¥49.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用MATLAB实现基于梯度下降的Softmax回归算法，对MNIST手写数字数据集进行分类。详细讲解了Softmax回归原理、数据预处理、模型训练和测试过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基于MATLAB的梯度下降Softmax回归进行MNIST数据分类

Softmax回归是一种常用的多类别分类算法，适用于将输入数据分为多个互斥的类别。在本篇文章中，我们将使用MATLAB实现基于梯度下降的Softmax回归算法，并应用于MNIST数据集的分类任务。我们将详细介绍Softmax回归的原理和梯度下降算法，并给出相应的MATLAB源代码。

MNIST数据集是一个经典的手写数字识别数据集，包含大量的手写数字图像样本。我们的目标是通过Softmax回归算法对这些图像进行分类，将它们准确地分为0到9这10个数字类别。

首先，我们需要加载MNIST数据集。我们可以从MATLAB的文件交换格式（MNIST）库中下载MNIST数据集，并使用MATLAB的内置函数loadMNISTImages和loadMNISTLabels加载图像和标签数据。

% 加载MNIST数据集
images = loadMNISTImages('train-images.idx3-ubyte'
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Python深度学习019：用softmax对MNIST数据集进行分类
若北辰
03-15 1155
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/', one_hot=True) x = tf.placeholder(tf.float32, [N...
基于Matlab的梯度下降Softmax回归实现MINIST数据分类
NoerrorCode的博客
08-07 331
综上所述，本文介绍了如何使用Matlab实现基于梯度下降的Softmax回归算法来对MINIST手写数字数据集进行分类。通过对数据集的预处理、模型的定义和训练过程的实现，我们可以得到模型的分类准确率，并可以根据需要进行参数调整和优化。首先，我们需要加载并预处理MNIST数据集。本文将介绍如何使用Matlab实现基于梯度下降的Softmax回归算法来对MINIST手写数字数据集进行分类。同时，还可以考虑使用更高级的优化算法，如Adam、Adagrad等，来替代简单的梯度下降算法，以提高模型的训练效率和性能。
利用softmax函数对mnist数据集简单分类
ZHUQIUSHI123的博客
11-02 3874
mnist数据集的特点 每一张图片包含28**28个像素，我们把这一个数组展开成一个向量，长度是28*28=784。因此在 MNIST训练数据集中mnist.train.images 是一个形状为 [60000, 784] 的张量，第一个维度数字用 来索引图片，第二个维度数字用来索引每张图片中的像素点。图片里的某个像素的强度值介于0-1 之间。 MNIST数据集的标签是介于0-9的数字，我们要把...
TensorFlow实战——Softmax分类MNIST
王勇的博客
08-01 539
下面代码使用Softmax分类MNIST，并绘制准确率随训练次数变化的关系图： （代码会自动下载MNIST数据集放在"MNIST_data/"文件夹中，若数据及存在则直接使用） # coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.m...
机器学习之softmax实现Fashion-MNIST分类
qq_33766045的博客
08-01 714
1.导入MNIST的数据 在开始时我们需要导入MNIST的数据，MNIST的数据可以从github上进行下载Fashion-MNIST数据集，MNIST有四个数据集，分别如下： train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes) train-labels-idx1-ubyte.gz: training set labels (28881 bytes) t10k-images-idx3-ubyte.gz: test se
使用softmax回归分类mnist数据集
qq_26309711的博客
12-06 1806
主要思想 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字，从0到9。我们希望得到给定图片代表每个数字的概率。比如说，我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%（因为8和9都有上半部分的小圆），然后给予它代表其他数字的概率更小的值。 这是一个使用softmax回归（softmax regression）模型的经典案例。softmax模型可以用来给不同的对象分配......
【softmax分类】基于梯度下降softmax回归实现minist数据分类matlab代码.zip
12-26
在提供的PDF文件“【softmax分类】基于梯度下降softmax回归实现minist数据分类matlab代码.pdf”中，读者可以期待找到关于如何在MATLAB中实现上述过程的详细步骤，包括数据预处理、模型定义、梯度计算、参数更新以及...
【softmax分类】基于matlab梯度下降softmax回归minist数据分类【含Matlab源码 1645期】.zip
05-15
在本项目中，我们看到它被应用于MATLAB环境，利用梯度下降法进行优化，对MNIST手写数字数据集进行分类。MNIST数据集是计算机视觉领域的一个经典数据集，包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本都是28x28...
基于梯度下降的 Softmax 回归实现 MNIST 数据分类 (Matlab 代码)
最新发布
2301_79331328的博客
09-10 225
本文将介绍如何使用梯度下降算法实现 Softmax 回归来对 MNIST 数据集进行分类，并提供相应的 Matlab 代码。通过编写相应的 Matlab 代码，你可以自己实践这个分类任务，并对代码进行进一步的优化和改进。我们的目标是通过训练一个 Softmax 回归模型，使其能够自动识别给定的手写数字图像。为了实现梯度下降算法，我们需要计算损失函数关于模型参数的梯度，并更新参数以减小损失。通过以上代码，我们可以得到最终的测试集准确率。最后，我们可以使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算准确率。
深度学习softmax多分类数据集fashion-mnist.rar
04-23
可以直接加载tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data() 太慢可以使用现成的数据集可以直接放文件夹C:\Users\用户\.keras\datasets
Matlab实现softmax分类
07-15
用matlab实现softmax回归
matlab实现softmax分类
09-20
数据集：minist 分类器：softmax 实现语言：matlab 功能：训练+预测
softmax回归（Matlab）
05-09
softmax回归是逻辑回归的延伸，用来处理多分类问题，此代码是用matlab实现
Softmax回归模型(matlab代码)
03-30
softmax回归模型是一种常用的分类器，也是与深度结构模型相结合最多的分类方法。本代码包中的程序对图像构建softmax分类器，并按照图像所属类别进行分类。程序是在matlab平台上实现的，简单易懂。
迭代法matlab代码-softmax-Classifier:使用matlab代码实现了简单的softmax分类
05-27
迭代法 matlab代码 softmax-Classifier 使用matlab代码实现了简单的softmax分类 使用RMSprop法迭代，使用iris数据进行分类，按主程序说明运行代码即可
动手学深度学习（九+）——softmax分类Fashion-MNIST数据集
Liu Feng's Blog
07-18 3921
文章目录一、Fashion-MNIST数据集1.1 认识数据集1.2 小批量读取数据二、softmax回归从零开始实现2.1 初始化模型参数2.2 定义softmax函数及网络模型2.3 定义交叉熵损失函数2.4 训练数据2.5 测试模型三、使用pytorch简单地实现softmax回归 jupyter编程，更改为pytho脚本请自行修改。整体基于李沐老师的动手学习深度学习-pytorch 2021版。下面是个人模仿代码和笔记，主要用于个人复习，如有错误请告知。 一、Fashion-MNIST数据集 F
tensorflow之浅层（输入输出层）神经网络通过softmax分类mnist数据集
xuan_zizizi的博客
09-01 3997
采用tensotflow中的softmax对mnist手写数据集进行简单的分类实验，采用了简单的不定义函数方式和定义添加层函数方式，当然都是不包含隐含层的浅层神经网络。
Tensorflow简单复现softmax模型对于mnist数据集分类
数据融合与机器学习
09-11 516
代码中对于GradientDescentOptimizer和AdamOptimizer进行了简单比较。 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_da
softmax简单模型处理Mnist分类问题
独行侠
12-16 331
import tensorflow as tf import input_data #导入数据 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #权重及偏置设置 weights = tf.Variable(tf.zeros([784,10])) biases = tf.Variable(tf.zeros([10])) ...
使用梯度下降法与softmax分类器解决回归问题
- mysoftmax_gd_test_fisheriris.m: 这个文件可能包含使用softmax分类器进行梯度下降法训练，并在Fisher's Iris数据集上进行测试的Matlab代码。Fisher's Iris数据集是一个常用的分类数据集，包含150个样本，分为三...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值