Função exponencial de normalização que transforma um vetor numérico de forma que todas as suas entradas fiquem entre 0 e 1 e juntas somam 1. É freqüentemente usada como a camada final de uma rede neural realizando uma tarefa de classificação.
O que decide a escolha da função (Softmax vs Sigmoid) em um classificador Logístico? Suponha que existem 4 classes de saída. Cada uma das funções acima fornece as probabilidades de cada classe ser a saída correta. Então, qual levar para um
Eu li esta página: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html e disse que a camada de saída sigmóide com entropia cruzada é bastante semelhante à camada de saída softmax com probabilidade logarítmica. o que acontece se eu usar sigmoid com probabilidade de log ou softmax com entropia...
Trabalho com redes neurais convolucionais (CNNs) há algum tempo, principalmente em dados de imagem para segmentação semântica / segmentação de instância. Eu muitas vezes visualizei o softmax da saída de rede como um "mapa de calor" para ver o quão alto são as ativações por pixel para uma...
A aplicação da função softmax em um vetor produzirá "probabilidades" e valores entre e . 000111 Mas também podemos dividir cada valor pela soma do vetor e isso produzirá probabilidades e valores entre e .000111 Eu li a resposta aqui, mas diz que a razão é porque é diferenciável, embora Ambas as...
Eu tenho uma rede neural configurada para prever algo em que a variável de saída é ordinal. Descreverei abaixo usando três saídas possíveis A <B <C. É bastante óbvio como usar uma rede neural para gerar dados categóricos: a saída é apenas um softmax da última camada (geralmente totalmente...
Parece haver muita confusão na comparação entre usar glmnetdentro caretpara procurar uma lambda ideal e usar cv.glmnetpara fazer a mesma tarefa. Muitas perguntas foram feitas, por exemplo: Modelo de classificação train.glmnet vs. cv.glmnet? Qual é a maneira correta de usar glmnet com...
Eu me pergunto por que o softmax hierárquico é melhor para palavras pouco frequentes, enquanto a amostragem negativa é melhor para palavras frequentes, nos modelos CBOW e skip-gram do word2vec. Li a reivindicação em https://code.google.com/p/word2vec/
Comecei aprendendo sobre redes neurais com o tutorial neuralnetworksanddeeplearning dot.com. Em particular no capítulo 3, há uma seção sobre a função de entropia cruzada e define a perda de entropia cruzada como: C= - 1n∑x∑j( yjemumaeuj+ ( 1 - yj) em( 1 - aeuj)
Estou estudando e tentando implementar redes neurais convolucionais, mas suponho que essa pergunta se aplique aos perceptrons multicamadas em geral. Os neurônios de saída em minha rede representam a ativação de cada classe: o neurônio mais ativo corresponde à classe prevista para uma determinada...
A função softmax, comumente usada em redes neurais para converter números reais em probabilidades, é a mesma função da distribuição de Boltzmann, a distribuição de probabilidade sobre energias para um conjunto de partículas em equilíbrio térmico a uma dada temperatura T na termodinâmica. Eu posso...
Na literatura de aprendizado de máquina, para representar uma distribuição de probabilidade, a função softmax é frequentemente usada. Existe uma razão para isso? Por que outra função não é
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de validação cruzada Fechado há 2 anos . Esperando o próximo curso de Andrew Ng no...
No wiki, a função softmax é definida como o normalizador-log-gradiente da distribuição de probabilidade categórica . Uma explicação parcial para o normalizador de log é encontrada aqui , mas o que significa o normalizador de gradiente de log
Observei que Caffe (uma estrutura de aprendizado profundo) usava a Softmax Loss Layer SoftmaxWithLoss como camada de saída para a maioria das amostras do modelo . Até onde eu sei, a camada Softmax Loss é a combinação de Camada Multinomial de Perda Logística e Camada Softmax . De Caffe, eles...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 10 meses . Preciso aplicar a função de ativação...
Neste https://cs231n.github.io/neural-networks-case-study/, por que ele menciona "o classificador Softmax interpreta todos os elementos de ff como mantendo as probabilidades de log (não normalizadas) das três classes". Entendo por que não é normalizado, mas não por que é log? O que significa uma...
Eu sou novo no aprendizado profundo e estou tentando calcular a derivada da seguinte função em relação à matriz :ww\mathbf w p(a)=ew⊤axΣdew⊤dxp(a)=ewa⊤xΣdewd⊤xp(a) = \frac{e^{w_a^\top x}}{\Sigma_{d} e^{w_d^\top x}} Usando a regra do quociente,
Esta pergunta segue em stats.stackexchange.com/q/233658 O modelo de regressão logística para as classes {0, 1} é 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...
Estou tentando entender por que a função softmax é definida como tal: ezjΣKk = 1ezk= σ( z)ezjΣk=1Kezk=σ(z)\frac{e^{z_{j}}} {\Sigma^{K}_{k=1}{e^{z_{k}}}} = \sigma(z) Entendo como isso normaliza os dados e mapeia corretamente para algum intervalo (0, 1), mas a diferença entre as probabilidades de...