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深度学习one-hot分类中以softmax为激励函数交叉熵Loss函数的求导过程

one-hot分类标签特性：维度值中只有一个1其余为0，使得交叉熵的加和在一个样本训练后Loss函数简化为单项； softmax函数中，非Zi相关的项与Wi，bi无关，即对Wi，bi求导为0； 以上两点最终让求导最终得到一个简单结果；Wi，bi在这种Loss的梯度下降方向计算起来很简便； 求导过程见下图:  
softmaxloss梯度下降交叉熵
kissmett 评论(0) 有1428人浏览 2019-05-01 05:23

梯度下降算法——notes

Andrew,Ng的学习笔记 在希腊人的<<Pattren Recognition>>中的最入门的线性分类器中的感知器算法Perceptron使用的就是梯度下降法来迭代计算的。 注：梯度下降用于找最小值，如果是增加，即梯度上升，则是找最大值。    
算法梯度下降
lvdccyb 评论(0) 有1422人浏览 2014-05-15 22:34

mahout 逻辑回归算法详述

mahout自带了逻辑回归算法，SGD 随机梯度下降，https://cwiki.apache.org/MAHOUT/logistic-regression.html mahout官方wiki其实对算法做的介绍其实不清不楚，笔者辛苦了周把的时间终于“破解”了此算法，share给大家了。
mahout逻辑回归算法SGD梯度下降 
badxy 评论(2) 有6164人浏览 2012-01-18 21:57

standford 机器学习课阅读笔记——线性回归

一.机器学习算法的分类： 最主要包括两类：监督性学习和非监督性学习。 其它应用包括：增强性学习，推荐系统等 其运用的的领域非常广泛： 数据挖掘领域，自然语言处理，计算机视觉，电子商务的推荐等。。 二.关于监督性学习主要分为回归分析(regression)和分类(classification) supervised learning最主要特点就是有training examples，通过trainin ...
机器学习线性回归梯度下降
wanghuazhongzju 评论(0) 有2084人浏览 2011-10-16 15:30

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