Energy based Model the probability distribution (softmax function): \[p(x)=\frac{\exp(-E(x))}{\sum\limits_x{\exp(-E(x))}}\] when there are hidden unit ...
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2016-05-06 20:17:56
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所谓softmax regression 是在logistic regression基础上的升级版。
logistics是二分类，而softmax可以多分类。1 logistic regression学习softmax regression之前 我们先回归一下 logistic regression的相关知识。
（参见http://blog.csdn.net/bea_tree/article/d...
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2016-05-06 16:15:13
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原文地址：http://cs231n.github.io/linear-classify/
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内容列表：
１．介绍线性分类器
２．线性成绩函数
３．解释一个线性分类器
４．损失函数
4.1．多类支持向量机
4.2 . Softmax分类器
4.3 . 支持向量机 vs Softmax
５．线性分类器的交...
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2016-05-06 16:02:20
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Softmax回归 1. softmax回归模型 softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的扩展（logistic回归解决的是二分类问题）。 对于训练集，有。 对于给定的测试输入，我们相拥假设函数针对每一个类别j估算出概率值。也就是说，我们估计得每一种分类结果出现的概率。因此我 ...
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2016-04-19 17:31:32
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theano logistic regression讲解逻辑模型是一个基于概率的线性分类器。它的参数是w和b。 通过把输入向量映射到一个超平面集合上来实现分类，每个超平面对应一个分类。从超平面到输入向量的距离反应了这个概率，就是说输入属于这个分类的概率。数学上，一个输入属于某个分类的公式可以表达为下面的公式：
这个公式的意思是，当已知一个输入x,根据猜想的参数(w,b)得到的softmax就是...
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2016-04-07 09:41:29
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关于Andrew Ng的machine learning课程中，有一章专门讲解逻辑回归（Logistic回归），具体课程笔记见另一篇文章。
下面，对Logistic回归做一个简单的小结：
给定一个待分类样本x，利用Logistic回归模型判断该输入样本的类别，需要做的就是如下两步：
① 计算逻辑回归假设函数的取值hθ(x)，其中n是样本的特征维度
② 如果hθ(x)>=0.5，则x输入...
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2016-04-01 18:18:17
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多层自编码器由多个稀疏自编码器和一个Softmax分类器构成；（其中，每个稀疏自编码器的权值可以利用无标签训练样本得到， Softmax分类器参数可由有标签训练样本得到）多层自编码器微调是指将多层自编码器看做是一个多层的神经网络，利用有标签的训练样本集，对该神经网络的权值进行调整。
1多层自编码器的结构
多层自编码器的结构如图1所示，它包含一个具有2个隐藏层的栈式自编码器和1个softmax模...
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2016-04-01 18:15:48
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一、卷积神经网络模型知识要点卷积卷积
1、卷积
2、池化
3、全连接
4、梯度下降法
5、softmax
本次就是用最简单的方法给大家讲解这些概念，因为具体的各种论文网上都有，连推导都有，所以本文主要就是给大家做个铺垫，如有错误请指正，相互学习共同进步。
二、卷积神经网络讲解
2.1卷积神经网络作用
大家应该知...
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2016-03-28 02:18:07
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caffe源代码分析--softmax_layer.cpp // Copyright 2013 Yangqing Jia // #include <algorithm> #include <vector> #include "caffe/layer.hpp" #include "caffe/visi
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2016-02-27 10:56:19
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Two Simple Examplessoftmax classifier后，我们介绍两个简单的例子，一个是线性分类器，一个是神经网络。由于网上的讲义给出的都是代码，我们这里用公式来进行推导。首先看softmax classifier 的例子。给定输入X∈RN×DX \in \mathbf{R}^{N \times D}，权值W∈RD×KW \in \mathbf{R}^{D \times K}，偏...
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2016-02-26 12:26:22
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