优秀网站图标,手机号码网站建设,平台合同模板,温州瑞安网站建设平台前馈神经网络(Feedforward Neural Network)#xff0c;之前介绍的单层感知机、多层感知机等都属于前馈神经网络#xff0c;它之所以称为前馈(Feedforward)#xff0c;或许与其信息往前流有关#xff1a;数据从输入开始#xff0c;流过中间计算过程#xff0c;最后达到输出…前馈神经网络(Feedforward Neural Network)之前介绍的单层感知机、多层感知机等都属于前馈神经网络它之所以称为前馈(Feedforward)或许与其信息往前流有关数据从输入开始流过中间计算过程最后达到输出层。 下面来看输出层如何设计
机器学习的问题大致可以分为分类问题和回归问题。 分类问题是数据属于哪一个类别的问题。例如区分图像中的人是男性还是女性 回归问题是根据某个输入预测一个连续的数值的问题例如根据一个人的图像预测这个人的体重 分类和回归属于监督学习之所以称之为监督学习是因为这类算法必须知道预测什么即目标变量的分类信息。 与监督学习相对应的是非监督学习此时数据没有类别信息也不会给定目标值。在非监督学习中将数据集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类:将寻找描述数据统计值的过程称之为密度估计。此外非监督学习还可以减少数据特征的维度以便我们可以使用二维或三维图形更加直观地展示数据信息。
恒等函数和sigmoid函数和softmax函数 恒等函数主要用于对回归问题的激活这种问题中往往需要最大程度的保护最后的输出结果因为回归问题往往最后计算的结果是一个具体的权重也是最终答案那当然是原封不动的输出是最好的。所以恒等函数简单点来说那就是什么都不做 恒等函数会将输人按原样输出
sigmoid函数由于其限制在[0,1]中所以很适合二元分类。
softmax函数充分考虑每一个输出结点的权重影响从而使概率的描述更加准确适合多元分类。 softmax函数可以用下面的式子表示 softmax函数的分子是输人信号的指数函数分母是所有输人信号的指函数的和。softmax所有值加起来是1
使用python来实现softmax
def softmax(a):exp_a np.exp(a)sum_exp_a np.sum(exp_a)y exp_a / sum_exp_areturn ysoftmax 的缺陷就是溢出问题因为使用指数计算值会变得非常大改进的代码如下
def softmax(a):c np.max(a)exp_a np.exp(a - c) #溢出对策sum_exp_a np.sum(exp_a)y exp_a / sum_exp_areturn y通过减少输入信号中的最大值来解决溢出的问题
softmax函数的特征 softmax函数的输出是0.0到1.0之间的实数。并且softmax函数的输出值的总和是1。正是因为softmax函数的输出值的总和都是1所以可以用概率统计的方法处理问题
关于理解机器学习的问题 机器学习的步骤可以分为“学习”和“推理”两个阶段 首先在学习阶段进行模型的学习然后在推理阶段用学到的模型对未知的数据进行推理(分类。 softmax函数用在学习不用在推理阶段
将softmax函数引入输出层 如下面例子 def forward_net(network,x):W1 network[W1]b1 network[b1]W2 network[W2]b2 network[b2]W3 network[W3]b3 network[b3]x np.dot(x,W1)b1x ReLU(x)x np.dot(x,W2)b2x ReLU(x)x np.dot(x, W3) b3x softmax(x)return x运行结果为
[0.00196166 0.99803834]
