Programmazione softmax

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Come implementare la funzione Softmax in Python

Dalla classe di apprendimento profondo di Udacity , la softmax di y_i è semplicemente l'esponenziale diviso per la somma dell'esponente dell'intero vettore Y: Dov'è S(y_i)la funzione softmax di y_ied eè l'esponenziale ed jè il no. di colonne nel vettore di input Y. Ho provato quanto segue: import numpy as np …

247 python numpy machine-learning logistic-regression softmax

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Perché usare softmax in contrapposizione alla normalizzazione standard?

Nello strato di output di una rete neurale, è tipico usare la funzione softmax per approssimare una distribuzione di probabilità: Questo è costoso da calcolare a causa degli esponenti. Perché non semplicemente eseguire una trasformata Z in modo che tutte le uscite siano positive e quindi normalizzarsi semplicemente dividendo tutte …

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Qual è la differenza tra sparse_softmax_cross_entropy_with_logits e softmax_cross_entropy_with_logits?

Recentemente mi sono imbattuto in tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits e non riesco a capire quale sia la differenza rispetto a tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits . L'unica differenza è che i vettori di addestramento ydevono essere codificati a caldo quando si usano sparse_softmax_cross_entropy_with_logits? Leggendo l'API, non sono riuscito a trovare altre differenze rispetto a softmax_cross_entropy_with_logits. Ma allora …

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