Normalisasi fungsi eksponensial yang mengubah vektor numerik sehingga semua entri menjadi antara 0 dan 1 dan bersama-sama berjumlah 1. Fungsi ini sering digunakan sebagai lapisan akhir jaringan saraf yang melakukan tugas klasifikasi.
Apa yang menentukan pilihan fungsi (Softmax vs Sigmoid) dalam pengklasifikasi Logistik? Misalkan ada 4 kelas output. Masing-masing fungsi di atas memberikan probabilitas masing-masing kelas menjadi hasil yang benar. Jadi mana yang harus diambil untuk
Saya membaca halaman ini: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html dan dikatakan bahwa lapisan keluaran sigmoid dengan cross-entropy cukup mirip dengan lapisan keluaran softmax dengan kemungkinan log. apa yang terjadi jika saya menggunakan sigmoid dengan log-likelihood atau softmax...
Saya telah bekerja dengan Convolutional Neural Networks (CNNs) untuk beberapa waktu sekarang, sebagian besar pada data gambar untuk segmentasi semantik / contoh segmentasi. Saya sering memvisualisasikan softmax dari output jaringan sebagai "peta panas" untuk melihat seberapa tinggi per pixel...
Menerapkan fungsi softmax pada vektor akan menghasilkan "probabilitas" dan nilai antara dan . 000111 Tetapi kita juga dapat membagi setiap nilai dengan jumlah vektor dan itu akan menghasilkan probabilitas dan nilai antara dan .000111 Saya membaca jawabannya di sini tetapi mengatakan bahwa...
Saya memiliki jaringan saraf yang diatur untuk memprediksi sesuatu di mana variabel output adalah ordinal. Saya akan jelaskan di bawah ini dengan menggunakan tiga kemungkinan keluaran A <B <C. Cukup jelas bagaimana menggunakan jaringan saraf untuk menampilkan data kategori: output hanyalah...
Tampaknya ada banyak kebingungan dalam perbandingan menggunakan di glmnetdalam caretuntuk mencari lambda yang optimal dan menggunakan cv.glmnetuntuk melakukan tugas yang sama. Banyak pertanyaan diajukan, misalnya: Klasifikasi model train.glmnet vs. cv.glmnet? Apa cara yang tepat untuk...
Saya bertanya-tanya mengapa softmax hierarkis lebih baik untuk kata-kata yang jarang, sedangkan pengambilan sampel negatif lebih baik untuk kata-kata yang sering, dalam CBOW dan skip-gram model word2vec. Saya telah membaca klaim di https://code.google.com/p/word2vec/
Saya mulai belajar tentang jaringan saraf dengan tutorial neuralnetworksanddeeplearning dot com. Khususnya di bab ke - 3 ada bagian tentang fungsi cross entropy, dan mendefinisikan cross entropy loss sebagai: C=−1n∑x∑j(yjlnaLj+(1−yj)ln(1−aLj))C=−1n∑x∑j(yjlnajL+(1−yj)ln(1−ajL))C = -\frac{1}{n}...
Saya sedang belajar dan mencoba menerapkan jaringan saraf convolutional, tetapi saya kira pertanyaan ini berlaku untuk perceptrons multilayer secara umum. Neuron keluaran di jaringan saya mewakili aktivasi setiap kelas: neuron paling aktif sesuai dengan kelas prediksi untuk input yang diberikan....
Fungsi softmax, yang biasa digunakan dalam jaringan saraf untuk mengubah bilangan real menjadi probabilitas, adalah fungsi yang sama dengan distribusi Boltzmann, distribusi probabilitas atas energi untuk ensembel partikel dalam kesetimbangan termal pada suhu T yang diberikan dalam...
Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 2 tahun yang lalu . Menunggu kursus selanjutnya Andrew Ng di Coursera,...
Dalam literatur pembelajaran mesin, untuk mewakili distribusi probabilitas, fungsi softmax sering digunakan. Apakah ada alasan untuk ini? Mengapa fungsi lain tidak
Di wiki, fungsi softmax didefinisikan sebagai gradient-log-normalizer dari distribusi probabilitas kategorikal . Penjelasan parsial untuk log-normalizer ditemukan di sini , tetapi apa yang dimaksud dengan gradient-log-normalizer
Saya mengamati bahwa Caffe (kerangka pembelajaran yang mendalam) menggunakan Softmax Loss Layer SoftmaxWithLoss sebagai lapisan keluaran untuk sebagian besar sampel model . Sejauh yang saya tahu, lapisan Softmax Loss adalah kombinasi dari Multinomial Logistic Loss Layer dan Softmax Layer . Dari...
Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 11 bulan lalu . Saya perlu menerapkan fungsi aktivasi Softmax ke
Dalam https://cs231n.github.io/neural-networks-case-study/ ini mengapa disebutkan "Softmax classifier menafsirkan setiap elemen ff sebagai memegang probabilitas log (tidak normal) dari tiga kelas." Saya mengerti mengapa itu tidak dinormalkan tetapi tidak mengapa itu log? Apa arti probabilitas...
Pertanyaan ini menindaklanjuti stats.stackexchange.com/q/233658 Model regresi logistik untuk kelas {0, 1} adalah P(y=1|x)=exp(wTx)1+exp(wTx)P(y=0|x)=11+exp(wTx)P(y=1|x)=exp(wTx)1+exp(wTx)P(y=0|x)=11+exp(wTx) \mathbb{P} (y = 1 \;|\; x) = \frac{\exp(w^T x)}{1 + \exp(w^T x)} \\ \mathbb{P} (y = 0...
Saya mencoba memahami mengapa fungsi softmax didefinisikan seperti itu: ezjΣKk=1ezk=σ(z)ezjΣk=1Kezk=σ(z)\frac{e^{z_{j}}} {\Sigma^{K}_{k=1}{e^{z_{k}}}} = \sigma(z) Saya mengerti bagaimana ini menormalkan data dan memetakan dengan benar untuk beberapa rentang (0, 1) tetapi perbedaan antara...