softmax

Cómo implementar el Softmax función en Python

De la Udacity del aprendizaje profundo de la clase, el softmax de y_i es simplemente la exponencial dividido por la suma...

Red neuronal con softmax de activación

edición: Una más en punta pregunta: ¿Cuál es la derivada de softmax para ser utilizado en mi gradiente de la pendiente?...

¿Por qué utilizar softmax como contraposición a la norma de la normalización?

En la capa de salida de una red neuronal, es habitual que se utilice el softmax función para aproximar una distribución...

¿Cuál es la diferencia entre sparse_softmax_cross_entropy_with_logits y softmax_cross_entropy_with_logits?

Recientemente me encontré con tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits y no puedo averiguar cuál es la diferencia en comparación con tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. Es la única diferencia...

numpy : calcular la derivada de la función de softmax

Estoy tratando de entender backpropagation en un simple 3 capas de red neuronal con MNIST. No es la capa de entrada con...

CS231n: Cómo calcular el gradiente de Softmax función de pérdida?

Estoy viendo algunos videos de Stanford CS231: Convolucional de Redes Neuronales para el Reconocimiento Visual, pero no entiendo muy bien cómo...

RuntimeWarning: no válido valor encontrado en la mayor

Traté de implementar suave-max con el siguiente código (out_vec es un numpy vector de carrozas): numerator = np.exp(out_vec) denominator = np.sum(np.exp(out_vec)) out_vec =...

Cómo implementar el Softmax derivado independientemente de cualquier pérdida de la función?

Para las redes neuronales de la biblioteca que implementa algunas funciones de activación y pérdida de las funciones y sus derivados....