Fonction exponentielle de normalisation qui transforme un vecteur numérique de telle sorte que toutes ses entrées deviennent comprises entre 0 et 1 et totalisent ensemble 1. Elle est souvent utilisée comme couche finale d'un réseau de neurones effectuant une tâche de classification.
Qu'est-ce qui détermine le choix de la fonction (Softmax vs Sigmoid) dans un classificateur logistique? Supposons qu'il existe 4 classes de sortie. Chacune des fonctions ci-dessus donne les probabilités que chaque classe soit la sortie correcte. Alors lequel choisir pour un
J'ai lu cette page: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html et il a dit que la couche de sortie sigmoïde avec entropie croisée est assez similaire à la couche de sortie softmax avec log-vraisemblance. que se passe-t-il si j'utilise sigmoïde avec log-vraisemblance ou softmax avec...
Je travaille avec les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) depuis un certain temps maintenant, principalement sur les données d'image pour la segmentation sémantique / segmentation d'instance. J'ai souvent visualisé le softmax de la sortie réseau comme une "carte thermique" pour voir à quel...
L'application de la fonction softmax sur un vecteur produira des "probabilités" et des valeurs comprises entre et . 000111 Mais nous pouvons également diviser chaque valeur par la somme du vecteur et cela produira des probabilités et des valeurs comprises entre et .000111 J'ai lu la réponse ici...
J'ai un réseau de neurones mis en place pour prédire quelque chose où la variable de sortie est ordinale. Je décrirai ci-dessous en utilisant trois sorties possibles A <B <C. Il est assez évident de savoir comment utiliser un réseau de neurones pour produire des données catégorielles: la...
Il semble y avoir beaucoup de confusion dans la comparaison de l'utilisation à l' glmnetintérieur caretpour rechercher un lambda optimal et à utiliser cv.glmnetpour faire la même tâche. De nombreuses questions ont été posées, par exemple: Modèle de classification train.glmnet vs cv.glmnet? Quelle...
Je me demande pourquoi le softmax hiérarchique est meilleur pour les mots peu fréquents, alors que l'échantillonnage négatif est meilleur pour les mots fréquents, dans les modèles CBOW et skip-gram de word2vec. J'ai lu la réclamation sur https://code.google.com/p/word2vec/
J'ai commencé à en apprendre davantage sur les réseaux de neurones avec le didacticiel neuromnetworksanddeeplearning dot com. En particulier dans le 3ème chapitre, il y a une section sur la fonction d'entropie croisée, et définit la perte d'entropie croisée comme:
J'étudie et j'essaie de mettre en œuvre des réseaux de neurones convolutionnels, mais je suppose que cette question s'applique aux perceptrons multicouches en général. Les neurones de sortie de mon réseau représentent l'activation de chaque classe: le neurone le plus actif correspond à la classe...
La fonction softmax, couramment utilisée dans les réseaux de neurones pour convertir des nombres réels en probabilités, est la même fonction que la distribution de Boltzmann, la distribution de probabilité sur les énergies pour un ensemble de particules en équilibre thermique à une température...
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 2 ans . En attendant le prochain cours d'Andrew Ng sur Coursera, j'essaie de...
Dans la littérature sur l'apprentissage automatique, pour représenter une distribution de probabilité, la fonction softmax est souvent utilisée. Y a-t-il une raison à cela? Pourquoi aucune autre fonction n'est-elle
Dans le wiki, la fonction softmax est définie comme le normalisateur de gradient-log de la distribution de probabilité catégorielle . Une explication partielle du normalisateur de journal se trouve ici , mais que signifie normalisateur de journal de gradient
J'ai observé que Caffe (un cadre d'apprentissage en profondeur) a utilisé la couche de perte Softmax SoftmaxWithLoss comme couche de sortie pour la plupart des échantillons de modèle . Pour autant que je sache, la couche de perte Softmax est la combinaison de la couche de perte logistique...
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Vous souhaitez améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 11 mois . Je dois appliquer la fonction d'activation Softmax au Perceptron...
Dans ce https://cs231n.github.io/neural-networks-case-study/ pourquoi mentionne-t-il "le classificateur Softmax interprète chaque élément de ff comme détenant les probabilités de log (non normalisées) des trois classes." Je comprends pourquoi il n'est pas normalisé mais pas pourquoi il s'agit d'un...
Cette question fait suite à stats.stackexchange.com/q/233658 Le modèle de régression logistique pour les classes {0, 1} est 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)} \\...
J'essaie de comprendre pourquoi la fonction softmax est définie comme telle: ezjΣKk = 1ezk= σ( z)ezjΣk=1Kezk=σ(z)\frac{e^{z_{j}}} {\Sigma^{K}_{k=1}{e^{z_{k}}}} = \sigma(z) Je comprends comment cela normalise les données et correspond correctement à une certaine plage (0, 1), mais la différence...