1958年，第一个集成电路触发器是在德州仪器由两个晶体管构建而成。而今天的芯片包含超过10亿个晶体管，这种增长的规模得益于晶体管的不断缩小以及硅制造工艺的改进。历史真空管的发明是电子工业发展的重要动力。但是，在第二次世界大战之后，由于需要大量的分立元件，设备的复杂性和功耗显着增加，而设备的性能却不断下降，其中一个例子是波音B-29，在战争期间将由300~1000个真空管组成。每个附加组件会降低系统
sotfmax 函数在机器学习和深度学习中有着广泛的应用， 主要用于多分类问题。
原创
2024-08-13 11:05:28
147阅读
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data\\", one_hot=True) #构建回归模型，输入原始真实值（group truth）,采用sotfmax函数拟合，并定义...
转载
2019-05-07 21:01:00
59阅读
2评论
softmax与多分类 一、总结 一句话总结： sotfmax 函数在机器学习和深度学习中有着广泛的应用， 主要用于多分类问题。 1、softmax 函数 定义？ A、Si=e^(Vi)/(Σe^(Vj)) B、也就是该元素的指数 除以 所有元素的指数和，取指数是为了使差别更大。 C、于是该数组的每
转载
2020-07-24 04:54:00
1177阅读
2评论
sotfmax损失1.softmax分类器：softmax函数：其输入值是一个向量（图像），向量中元素为任意实数的评分值（中的），函数对其进行压缩，输出一个向量，其中每个元素值在0到1之间，且所有元素之和为1。softmax相当于是对输入做了一个归一化处理，其结果相当于输入图像被分到每个标签的概率分布。该函数是单调增函数，即输入值越大，输出也就越大，输入图像属于该标签的概率就越大。假设有K个类别，
bp神经网络，bp的全称是Back Propagation，中文译为反向传播。首先来一张该神经网络的图：这是一张只有一层hidden layer的神经网络，它的大致做法可以用这样的式子表示：其实X是输入层，Y是输出层，Z是隐藏层，alpha和beta都是待估计的参数，第一行那个字母函数一般选择sigmoid函数，而gk(T)这个函数一般是sotfmax函数如下：需要注意的一点是，每一层到下一层的计
转载
2023-10-06 23:13:09
251阅读
