2023.1.17Affine层：在神经网络的正向传播中，为了计算加权信号的总和，使用矩阵乘积运算。比如：import numpy as np
x = np.arange(6).reshape(2, 3) # (2,3)
w = np.arange(6).reshape(3, 2) # (3,2)
b = np.arange(4).reshape(2, 2) # (2,2)
y = np
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2024-04-09 00:41:39
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本文是看了知乎的这篇文章以后觉得作者写的很好，但是有些细节讲解得不够详细，回复里面大家也多有疑问，特加以补充：为了对原作者表示尊重和感谢，先注明原作出处：作者：John Wang链接：https://www.zhihu.com/question/28927103/answer/78810153作者原文和我的补充================================...
原创
2021-12-22 10:05:38
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本文是看了知乎的这篇文章以后觉得作者写的很好，但是有些细节讲解得不够详细，回复里面大家也多有疑问，特加以补充：为了对原作者表示尊重和感谢，先注明原作出处：作者：John Wang链接：https://www.zhihu.com/question/28927103/answer/78810153作者原文和我的补充================================...
原创
2022-04-11 11:31:51
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引言传统的神经网络无论是隐层还是激活函数的导数都是可导，可以直接计算出导数函数，然而在CNN网络中存在一些不可导的特殊环节，比如Relu等不可导的激活函数、造成维数变化的池化采样、已经参数共享的卷积环节。NN网络的反向传播本质就是梯度（可能学术中会用残差这个词，本文的梯度可以认为就是残差）传递，所以只要我们搞懂了这些特殊环节的导数计算，那么我们也就理解CNN的反向传播。Pooling池化操作的反向
# -*-coding: utf-8 -*- import tensorflow as tfimport numpy as np def softmax(x, axis=1): # 计算每行的最大值 row_max = x.max(axis=axis) # 每行元素都需要减去对应的最大值，否则求exp(x)会溢出，导致inf情况 row_max=row_max.reshape(-1, 1) x = x - row_max # 计算e的指数次幂
原创
2023-01-13 09:06:58
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## Python实现Softmax函数
### 简介
Softmax函数是一种常用的多分类器激活函数，它能够将一个K维的向量映射到一个概率分布上，常用于神经网络中输出层的计算。在本文中，我们将介绍如何使用Python来实现Softmax函数。
### 实现步骤
下面是实现Softmax函数的步骤及相应代码：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------|-------
原创
2024-04-28 11:40:53
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# Java实现Softmax
在机器学习中，Softmax是一种常用的归一化函数，它将一组任意实数的输入转换为范围在0和1之间的实数，并且这些实数的总和为1。Softmax函数通常用于多分类问题中，用于将输出映射到概率分布。
本文将介绍如何使用Java实现Softmax函数，并提供代码示例。
## Softmax函数的定义
Softmax函数的定义如下：
原创
2024-09-02 05:22:19
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softmax，看名字就知道，就是如果判断输入属于某个雷的概率大于属于其它类的概率，那么这个类对应的值就逼近于1，其它类的值就逼近于0，该算法的主要应用就是多分类，而且是互斥的，即只能属于其中一个类，和sigmoid类的激活函数不同的是，一般的激活函数只能分两类，所以可以理解成softmax是
原创
2022-12-02 21:13:38
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一 模块介绍一个模块就是一个包含了一组功能的python文件,比如spam.py，模块名为spam，可以通过import spam使用。在python中，模块的使用方式都是一样的，但其实细说的话，模块可以分为四个通用类别： 1 使用python编写的.py文件 2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展 3 把一系列模块组织到一起的文件夹（注：文件夹下有一个__init__.py文件，该
1 前言在 上一篇文章 中笔者介绍了如何通过Tensorflow来实现线性回归。在接下来的这篇文章中，笔者将会以Fashion MNIST数据集为例来介绍如何用Tensorflow实现一个Softmax多分类模型。在这篇文章中，我们会开始慢
原创
2021-12-28 16:08:55
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1 前言在 上一篇文章 中笔者介绍了如何通过Tensorflow来实现线性回归。在接下
原创
2022-01-18 09:57:29
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Python实现softmax函数：PS：为了避免求exp(x)出现溢出的情况，一般需要减去
原创
2022-08-24 17:14:27
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python的主要应用python的擅长领域学python有没有前途？python的语言排名语言选择运维会了开发后可以干什么？python的最大优势就是什么都能做。课程概述毕业目标周五十二点之前交作业。学python的原因节约时间，投资自己结识更多的朋友Becoming a better version of myself.知识点语言的分类①编译型语言和解释性语言 编译型语言是指在程序
全连接层的作用将前面经过多次卷积的高度抽象化的特征进行整合，然后进行归一化，对各种分类情况都输出一个概率，之后的分类器可以根据全连接得到的概率进行分类。什么意思呢卷积层提取特征值之后经过池化层压缩，进入全连接层，之后全连接层将卷积层提取的特征进行分类归一化，各种情况都输出一个概率，最后进行分类，得到一个结果。全连接层的作用是什么？卷积神经网络(CNN)中全连接层(FC layer)的作用全连接层1
程序实现 Softmax classifer, 没有隐含层， f=wx+by=efi∑jefj%% Softmax classifierfunction Out=Softmax_Classifier(train_x, train_y, opts)% setting learning parametersstep_size=opts.step_size;reg=opts.reg;batchsi
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2016-09-21 20:23:00
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多层感知机感知机多层感知机多层感知机实现方式初始化参数模型ReLU激活模型实现训练简洁实现 感知机给定输入x，权重w, 和偏移b, 感知机输出： 损失函数: 感知机等价于使用批量大小为1的梯度下降，并使用如上损失函数XOR问题： 感知机不能拟合XOR函数，它只能产生线性分割面 – 多层感知机解决这一问题。感知机是最早的AI模型之一，是一个二分类模型它的求解算法等价于使用批量大小为1的梯度下降它不
Softmax及两层神经网络0.说在前面1.Softmax向量化1.1 Softmax梯度推导1.2 Softmax向量化实现2.两层神经网络2.1 反向传播推导2.2 ...
原创
2021-08-03 09:52:56
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Table of Contents 1 SoftMax回归概述1.1 标签编码1.2 算法思路2 SoftMax的损失函数及其优化2.1 损失函数2.2 损失函数的求导3 Softmax实现3.1 图片数据集3.2 sklearn实现3.3 python从零实现3.4 使用pytorch的实现 So ...
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2021-10-13 16:24:00
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原创 lightcity 光城 2018-11-24Softmax及两层神经网络0.说在前面1.Softmax向量化1.1 Softmax梯度推导1.2 Softmax向量化实现2.两层神经网络2.1 反向传播推导2.2 两层神经网络实现3.作者的话0.说在前面今天是cs231n Assignment1的最后一块，也就是继上次的softmax及两层神经网络！今天在学习神经网络反向传播的时候，觉得很
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2021-03-18 14:16:46
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