softmax（MATLAB如何查看softmax分类器中各类概率）
本文目录
- MATLAB如何查看softmax分类器中各类概率
- 数字图像中的softmax是什么意思
- softmax回归代价函数为什么是这样的
- svm和softmax 哪个好
- Softmax和sigmoid在gpu上的计算开销哪个更大
- 机器学习中softmax函数到底干嘛用的比如LR中和神经网络中，求大神赐教，越详细越好，谢谢了
- softmax function是一个怎样的函数
MATLAB如何查看softmax分类器中各类概率
MATLAB如何查看softmax分类器中各类概率softmax的定义域是一个向量，值域是概率单纯型（求和等于1）。sigmoid函数的定义域是R，值域是(0,1)。
数字图像中的softmax是什么意思
Softmax 是一个函数维基上的解释和公式是：“softmax function is a generalization of the logistic function that maps a length-p vector of real values to a length-K vector of values”如果某一个zj大过其他z,那这个映射的分量就逼近于1,其他就逼近于0，主要应用就是多分类，sigmoid函数只能分两类，而softmax能分多类，softmax是sigmoid的扩展。
softmax回归代价函数为什么是这样的
先理解max. 对一个三类问题，某样本经过NN处理后，最后一层输出值为。对不？（至于为啥要max，输出结果本来挺奇怪 经过max以后就是categorical 的了，那么样本的类标就可以和他的预测值一起合体 直观地计算cost function。）我们最需要的其实是max，但是max有个缺点就是不可导，没法用在dp里，于是有人就想出了softmax。思路就是指数级扩大最后一层的输出，每个值都会增大，然而最大的那个值相比其他值扩大的更多，然后归一化一下，考虑一下极限，如果最大值x_1经过指数运算后想对其他值为无穷大，那么exp(x_1)/exp(x_1)+others =1,其他输出值对应的为0。所以softmax模拟了max的行为，同时他还可导。
svm和softmax 哪个好
在多分类中，CNN的输出层一般都是Softmax。 RBF在接触中如果没有特殊情况应该是“径向基函数”（RadialBasisFunction）。 在DNN兴起之前，RBF由于出色的局部近似能力，被广泛应用在SVM的核函数中，当然也有熟悉的RBF神经网络（也就是以RBF函数为激活函数的单隐含层神经网络）。 如果说把RBF作为卷积神经网络的输出，觉得如果不是有特殊的应用背景，它并不是一个很好的选择。 至少从概率角度上讲，RBF没有Softmax那样拥有良好的概率特性。
Softmax和sigmoid在gpu上的计算开销哪个更大
如果模型输出为非互斥类别，且可以同时选择多个类别，则采用Sigmoid函数计算该网络的原始输出值。• 如果模型输出为互斥类别，且只能选择一个类别，则采用Softmax函数计算该网络的原始输出值。计算开销的话还是看具体的处理数据类型吧！
机器学习中softmax函数到底干嘛用的比如LR中和神经网络中，求大神赐教，越详细越好，谢谢了
首先你要知道softmax函数是干嘛的。softmax是一个可以把连续的数输出成一个在0到1之间的数。它的输出，表征了不同类别间的相对概率。比如你的网络输出是。是不是就变成你想要的结果了。当然，softmax函数也可以被当做激活函数，不止用在输出的处理。
softmax function是一个怎样的函数
sigmoid拟合Bernoulli distribution(二项分布)，softmax拟合Multinomial distribution(多项分布)。
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