Cross-entropy

softmax与cross-entropy loss

1.softmax用于计算概率分布例如，记输入样例属于各个类别的证据为：采用softmax函数可以将证据转化为概率：2.cross-entropyloss用于度量两个概率分布之间的相似性参考：知乎讲解熵的本质是香农信息量(log(1/p))的期望。现有关于样本集的2个概率分布p和q，其中p为真实分布，q非真实分布。按照真实分布p来衡量识别一个样本的所需要的编码长度的期望(即平均编码长度)为：如果使
乐兮山南水北·2016-10-12 16:45

神经网络激活函数与损失函数

如果使用损失函数为cross-entropy，就能解决这种学习速度缓慢的情况，详见参考文献1.在输出层使用K个
奋斗啊哈·2016-08-11 11:23

Softmax vs. SoftmaxWithLoss 推导过程

Softmaxvs.SoftmaxWithLossSoftmaxfunction:SoftmaxLossfunction(cross-entropy):SoftmaxWithLoss的推导一些理解可供学习的资料
小胖蹄儿·2016-04-14 15:54

机器学习基础（六）—— 交叉熵代价函数（cross-entropy error）

交叉熵代价函数1.交叉熵理论交叉熵与熵相对，如同协方差与方差。熵考察的是单个的信息（分布）的期望：H(p)=−∑i=1np(xi)logp(xi)交叉熵考察的是两个的信息（分布）的期望：H(p,q)=−∑i=1np(xi)logq(xi)详见wikiCrossentropyy=tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape=[None,10]).....scores=t
Inside_Zhang·2016-03-24 12:59

[置顶] 交叉熵（Cross-Entropy）

交叉熵（Cross-Entropy）交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。1.什么是信息量？
rtygbwwwerr·2016-03-03 18:00

CSC321 神经网络语言模型 RNN-LSTM

主要两个方面Probabilisticmodeling概率建模，神经网络模型尝试去预测一个概率分布Cross-entropy作为误差函数使得我们可以对于观测到的数据给予较高的概率值同时可以解决saturation
阁子·2015-12-16 20:00

BP神经网络——从二次代价函数（Quadratic cost）到交叉熵（cross-entropy cost）代价函数

通过下文的阐述我们可以获得以下信息：反向传播（backpropagation）算法是一个计算框架（或者计算流程）既然是一个计算框架，便与代价函数的具体形式（无论是二次代价还是交叉熵代价函数，只要能将预测的误差映射为一个标量，当然这一映射要满足特定的物理意义）无关。正因为如此，我们可将任何满足特定条件的代价函数embedded反向传播的计算过程。不同代价函数在计算上的不同不同代价函数的不同就在于st
lanchunhui·2015-11-28 18:00

台湾国立大学机器学习基石.听课笔记（第十一讲）：Linear Models of Classification

（第十一讲）：LinearModels ofClassification 在上一讲中，我们了解到线性回归和逻辑斯蒂回归一定程度上都可以用于线性二值分类，因为它们对应的错误衡量(squareerror,cross-entropy
huang1024rui·2015-08-19 17:00

NTU-Coursera机器学习:多類別分类和非线性转换

linear分类模型在上一讲中，我们了解到线性回归和logistic回归一定程度上都可以用于线性二值分类，因为它们对应的错误衡量(squareerror,cross-entropy)都是“0/1error
utimes·2015-04-09 10:00

听课笔记（第十一讲）： 线性分类模型 (台大机器学习）

在上一讲中，我们了解到线性回归和逻辑斯蒂回归一定程度上都可以用于线性二值分类，因为它们对应的错误衡量(squareerror,cross-entropy)都是“0/1error”的上界。
xulinshadow701·2014-04-15 06:00
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