参考教程：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_pros.html 安装要求： Spyder(Python3.5) Anaconda 下载MNIST数据集 在网上下载数据集，放在"MNIST_data"文件下 回归模型 权重衰减 我们通过添加一个 ...
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2017-11-29 21:55:43
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Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签 可以取两个以上的值。Softmax模型可以用来给不同的对象分配概率。即使在之后，我们训练更加精细的模型时，最后一步也需要用softmax来分配概率。本质上其实是一种多种类型的线性分割，当类标签 取 ...
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2017-11-25 13:10:02
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import tensorflow as tf import numpy as np #mnist数据输入from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets('MNIS ...
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2017-10-30 15:59:20
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1. 理解 1.1 MNIST的每一张image图都对应一个label标签数字，从0到9。而softmax模型就是得到给定image图片代表每个数字的概率。 1.2 举例：假设一个label标签数字9对应的image图片通过softmax模型计算出该图片代表数字9的概率是80%，代表数字8的概率是5 ...
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2017-10-27 15:53:02
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Softmax回归是Logistic回归在多分类问题上的推广，是有监督的。 回归的假设函数（hypothesis function）为，我们将训练模型参数，使其能够最小化代价函数： 在Softmax回归中，我们解决的是多分类问题，类标y可以取k个不同的值。对于给定的测试输入x，我们想用假设函数针对每 ...
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2017-09-29 21:24:33
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把输入值当成幂指数求值，再正则化这些结果值。这个幂运算表示，更大的证据对应更大的假设模型（hypothesis）里面的乘数权重值。反之，拥有更少的证据意味着在假设模型里面拥有更小的乘数系数。假设模型里的权值不可以是0值或者负值。Softmax然后会正则化这些权重值，使它们的总和等于1，以此构造一个有 ...
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2017-09-28 20:48:34
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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(s ...
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2017-08-17 12:56:10
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http://www.cnblogs.com/Deep-Learning/p/7073744.html http://www.cnblogs.com/lutingting/p/4768882.html http://chenrudan.github.io/blog/2016/01/09/logist ...
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2017-07-31 01:07:58
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1：softmax回归 当p(y|x,theta)满足多项式分布，通过GLM对其进行建模就能得到htheta(x)关于theta的函数，将其称为softmax回归。教程中已经给了cost及gradient的求法。须要注意的是一般用最优化方法求解參数theta的时候，採用的是贝叶斯学派的思想，须要加上 ...
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2017-07-21 13:26:33
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1.TensorFlow 官方文档中文版：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/ 2.softmax回归简单应用（Tensorflow入门）：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-z ...
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2017-06-25 11:58:05
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