Softmax的推导以及实现

最新推荐文章于 2022-12-12 22:17:19 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42631192/article/details/93773033
Softmax 函数：从原理到实现
浩瀚之水的专栏
05-31 425
Softmax 通过指数归一化将实数转换为概率分布，其梯度形式简洁（输出概率与标签之差），便于反向传播。实现时需注意数值稳定性，并避免与损失函数中的内置 Softmax 重复计算。
softmax回归梯度公式推导及实现
zsdust的博客
03-24 7696
最近在看小象学院的机器学习视频，里面只稍微提了下softmax回归，并没给推导过程和代码，于是就自己尝试了一下。 推导如下： 代码实现使用的是鸢尾花数据集，该数据集有3种鸢尾花，数据集刚开始长下面这个样子： data=pd.read_csv('iris.data',header=None) #一共有150个样本 对数据进行预处理，首先把3种鸢尾花名称编码成...
softmax函数推导
01-01
softmax函数的详细推导过程，看完了就知道softmax怎么来的为什么这么弄。
手动推导softmax神经网络反向传播求导过程——神经网络之softmax(6)
石头的博客
05-09 1473
通过对本系列的学习，你可以全面的了解softmax的来龙去脉。如果你尚不了解神经网络，通过本系列的学习，你也可以学到神经网络反向传播的基本原理。学完本系列，基本神经网络原理就算式入门了，毕竟神经网络基本的网络类型就那几种，很多变种，有一通百通的特点。
机器学习（十四）——证明softmax回归属于GLM模型族
qq_31589695的博客
04-25 780
原文：http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf让我们再看一个GLM的例子。考虑一个分类问题，其中响应变量y可以接受任意一个k值，因此y∈{1,2，…，k}。例如，与其将电子邮件分为垃圾邮件或非垃圾邮件--垃圾邮件--这可能是二进制分类问题--不如将其分为三类，例如垃圾邮件， 个人邮件和与工作有关的邮件。响应变量仍然是离散的，但现在可以接受两个...
Softmax公式推导
lingle1的博客
11-06 725
转载： https://zhuanlan.zhihu.com/p/279142777 神经网络的多个输出是难于直观理解的，因可能的取值范围不同难以直接进行比较和反向传播。需要借助softmax将值压缩到(0,1)的开区间，从而简化学习过程。softmax函数可用一下公式表示： 其中，k表示神经网络的多个输出或类别数，v为输出向量， vj为 v中第j个输出或类别的值，i表示当前需要计算的类别，计算结果在0到1之间，且所有类别的softmax值求和为1。 import numpy as np z = np.
SoftMax 推导
wenxueliu的博客
07-04 773
softmax 一组数据通过 softmax 之后，按照各个数字的大小归一化到 (0,1) 的概率，并且所有数字概率之和为 1，因此，数字越大，概率越大。 计算偏导非常简单 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 Si=ei∑jejSi=ei∑jejS_i = \frac {e^i}{\sum_j e^j} 看了很多推导，感觉来时自己亲自...
【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
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、参数更新以及模型训练和评估的具体代码示例。...
python实现softmax回归
08-26
softmax回归的python源码，用python和tensorflow实现softmax回归
Softmax层 输出&梯度推导及Python实现
AKGWSB 's blog
01-23 1288
Softmax层 输出&梯度推导及Python实现 详细代码在这里，存在于Layer.py中的Softmax类里面 推导 太长不看 下面有结论及代码 结论 约定：Input = I 输入，Output = O 输出 Softmax层的前向传播非常简单，就是输入向量的每个分量取指数，再除以所有分量的指数和即可 反向传播需要计算输出向量对输入向量的导数，输出向量i分量（Oi）对输...
Gumbel Softmax数学证明及其应用解析
梁瑛平的博客
02-23 2523
Gumbel Trick 是一种从离散分布取样的方法，它的形式可以允许我们定义一种可微分的，离散分布的近似取样，这种取样方式不像「干脆以各类概率值的概率向量替代取样」这么粗糙，也不像直接取样一样不可导（因此没办法应对可能的 bp ）。
Softmax回归介绍以及公式由来
h2728677716的博客
02-26 841
softmax回归是一种多分类的算法 softmax是基于多项式分布，即有多个分类，其中没条样本预测的概率加和等于1。 用公式表达就是
Softmax及其损失函数求导推导过程
linyu0716的博客
05-02 3234
Softmax激活函数的损失函数求导过程推导Softmax函数介绍新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导...
softmax原理性质解析并python实现
实力派，无需多言！
12-12 1399
对于k维向量z来说，其中zi∈Rzi∈R，我们使用指数函数变换可以将元素的取值范围变换到(0,+∞)(0,+∞),之后我们再所有元素求和将结果缩放到[0,1],形成概率分布。所以我们在函数实现时利用其性质：先对输入数据进行处理，之后再利用计算公式计算。Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。常见的其他归一化方法，如max-min、z-score方法并不能保证各个元素为正，且和为1。对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布。
Softmax回归 -- from ufldl wiki
xceman1997的专栏
07-15 2134
Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程的节选。原文地址：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92  Softmax回归Contents [hide]1 简介2 代价函数3 Softmax回归模型参数化的特点4 权重衰减5 Softmax回归与Logis
Softmax回归（Softmax Regression）
zdy0_2004的专栏
10-23 1万+
Softmax回归（Softmax Regression） 转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/BYRans/   多分类问题    在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类，目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题，二分类模型在这里不太适用。    多分类问题符合多项
5.0 深度学习之公式详细推导Softmax和Overfitting
碧落的博客
12-10 2591
softmax这个结果就可以描述为每个类的概率 故，不会造成学习慢！ Overfitting 例如我们利用1000个数据作为训练，表现出的情况： Cost表现看起来还不错，Test的变化如下： 上诉表示：过拟合能够把训练集上的都对，但是测试集上就哭了！ 当然了还有其他的方式来客服Overfitting
Softmax 函数及其作用（含推导）
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Nicoder的专栏
10-08 5万+
Softmax是一种形如下式的函数：P(i)=exp(θTix)∑Kk=iexp(θTkx) P(i)=\dfrac{exp(\theta_i^Tx)}{\sum_{k=i}^{K}exp(\theta_k^Tx)} , 其中θi\theta_i和x是列向量,θTix\theta_i^Tx可能被换成函数fi(x)f_i(x)通过这个函数，可以使得P(i)P(i)的范围在[0,1]之间。通常θ\the
线性模型篇之softmax数学公式推导
Thinkgamer博客
04-10 3922
打开微信扫一扫，关注微信公众号【数据与算法联盟】 转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/gamer_gyt 博主微博：http://weibo.com/234654758 Github：https://github.com/thinkgamer Softmax回归也称多项（multinomial）或者多类（multi-class）的Logistic回归，是Logis...
softmax公式推导
04-30
4. 我们可以使用softmax函数实现归一化操作。我们定义第i个类别的概率为 $p_i$， 则有： $$ p_i = \frac{e^{s_i}}{\sum_{k=1}^{K} e^{s_k}} $$ 其中分母 $\sum_{k=1}^{K} e^{s_k}$ 是对指数化后得分向量的所有元素...
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