softmax的原理了解
参考回答：
考虑一个多分类问题，即预测变量y可以取k个离散值中的任何一个.比如一个邮件分类系统将邮件分为私人邮件，工作邮件和垃圾邮件。由于y仍然是一个离散值，只是相对于二分类的逻辑回归多了一些类别。下面将根据多项式分布建模。
考虑将样本共有k类，每一类的概率分别为
,由于
，所以通常我们只需要k-1个参数
即可
，
为了推导，引入表达式：
上面T(y)是k-1维列向量,其中y = 1, 2, ...k.
T(y)i 表示向量T(y)的第i个元素。
还要引入表达式
,如果大括号里面为真，则真个表达式就为1，否则为0.例如：1{2=3} = 0和1{3=3} = 1.
则上面的k个向量就可以表示为
以为y只能属于某一个类别，于是T(y)中只能有一个元素为1其他元素都为0，可以求出k-1个元素的期望：
定义：
其中i = 1,2,...k.则有：
也就容易得出：
，由该式和上面使得等式：
一起可以得到：
这个函数就是softmax函数。
然后假设
和
具有线性关系，即
于是从概率的角度出发：
其中
这个模型就是softmax回归（softmax regression）,它是逻辑回归的泛化。
这样我们的输出：
就是输出了x属于（1,2,...k-1）中每一类的概率，当然属于第k类的概率就是：
下面开始拟合参数
同样使用最大化参数θ的对数似然函数：
这里使用梯度下降和牛顿法均可。
-
本文向大家介绍softmax原理分类？相关面试题，主要包含被问及softmax原理分类？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Softmax 函数可以导，这点很关键，当损失函数是交叉熵时，计算很方便。 Softmax 函数能够指数级扩大最后一层的输出，每个值都会增大，然而最大的那个值相比其他值扩大的更多，最终归一化。
-
此指令可与锁前缀一起使用，以允许指令原子执行。为了简化与处理器总线的接口，目的操作数接收一个写周期，而不考虑比较的结果。如果比较失败，则写回目标操作数；否则，将源操作数写入目标。 我很难理解最后一句（但可能也很难理解整个图表） 写回什么？ 源操作数是什么？是吗？据我所知，这个CAS指令只接受一个操作数（内存目标）。 如果有人能重新措辞和/或解释关于无条件写入的这一点，我将不胜感激。
-
SoftMax Regression Softmax回归也称为多元逻辑回归，既通过逻辑回归算法处理多分类问题。不同于二元逻辑回归，softmax可归可处理K个类别变量的分类问题。 1. 算法介绍 SoftMax Regression SoftMax Regression Model 在逻辑回归中，给出测试输入x，希望假设可以针对同一样本在不同的k（其中，k=1,...,K）值下估计概率 P(y=k
-
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) W = tf.Var
-
本文向大家介绍深入了解Java GC的工作原理，包括了深入了解Java GC的工作原理的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 JVM学习笔记之JVM内存管理和JVM垃圾回收的概念，JVM内存结构由堆、栈、本地方法栈、方法区等部分组成，另外JVM分别对新生代下载地址 和旧生代采用不同的垃圾回收机制。 首先来看一下JVM内存结构，它是由堆、栈、本地方法栈、方法区等部分组成，结构图如下所示。 JVM
-
正如标题所解释的，我有一个非常基本的编程问题，但我还没有找到。过滤掉所有（非常聪明的）“为了理解递归，你必须首先理解递归。”各种在线线程的回复我仍然不太明白。 当我们面对不知道自己不知道的事情时，我们可能会提出错误的问题或错误地提出正确的问题。我将分享我的“想法”。我的问题是希望有类似观点的人能够分享一些知识，帮助我打开递归灯泡！ 以下是函数（语法用Swift编写）： 我们将使用2和5作为参数：