softmax應用於交叉熵損失函數的推導

當損失函數為交叉熵時,輸出層我們一般選用softmax作為激活函數,關於損失函數為什麼選用交叉熵,請見 交叉熵最小值證明當推導完使用softmax時輸出層的梯度後,我們就會明白為什麼一定要用它做激活函數了。推導如下: 對於輸出層的節點 ,我們需要求 這裡有一個很需要注意的地方是,當我們使用鏈式求導時 很容易寫成 這是不對的,因為對於每一個 ,它的分母 中都包含了 所以 = 這裡需要分為兩種情況討論:1)當i j時 = 將代入得 所以當i j時 2)當i=j時 合併 1)和 2)的結果: 那麼在訓練時,對於 的 項,梯度為 (<0)對其他項 ...
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目標檢測中的Anchor改進:GA-RPN

無論是one-stage還是two-stage,現有的Anchor-based方法生成Anchor的過程存在兩大問題: 效率太低。現有方法在特徵圖上做滑窗,生成幾千個Anchor。可是一張圖片的物體也就幾個而已,這導致負樣本過多。 不合理的先驗假設。生成Anchor時會假設Anchor的scale,或者長寬比為固定幾個值。這些值往往隨著數據集變化和變化。 基於上述兩點,作者就嘗試使用特徵去指導Anchor box中心位置,寬高比的生成,這樣不僅可以提高生成Anchor的效率,而且還可以生成任意大小的Anchor,這對於一些比較極端長寬比的物體是非常有效的。 模型結構 作者提出使用特徵去指導Anchor生成,該結構稱為Guided Anchoring,Guided ...
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為什麼使用交叉熵作為損失函數

簡單的交叉熵損失函數,你真的懂了嗎??www.jianshu.com紅色石頭:簡單的交叉熵損失函數,你真的懂了嗎??zhuanlan.zhihu.com蔡傑:簡單的交叉熵,你真的懂了嗎??zhuanlan.zhihu.com
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機器學習之Apriori演算法

Apriori演算法是常用於挖掘出數據關聯規則的演算法,能夠發現事物資料庫中頻繁出現的數據集,這些聯繫構成的規則可幫助用戶找出某些行為特徵,以便進行企業決策。例如,某食品商店希望發現顧客的購買行為,通過購物籃分析得到大部分顧客會在一次購物中同時購買麵包和牛奶,那麼該商店便可以通過降價促銷麵包的同時提高麵包和牛奶的銷量。了解Apriori演算法推導之前,我們先介紹一些基本概念。 關聯規則的挖掘目標是找出所有的頻繁項集和根據頻繁項集產生強關聯規則。對於Apriori演算法來說,其目標是找出所有的頻繁項集,因此對於數據集合中的頻繁數據集,我們需要自定義評估標準來找出頻繁項集,常用的評估標準就是用上述介紹的支持度。 2.Apriori演算法原理 Apriori演算法是經典生成關聯規則的頻繁項集挖掘演算法,其目標是找到最多的K項頻繁集。那麼什麼是最多的K項頻繁集呢?例如當我們找到符合支持度的頻繁集AB和AB ...
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單相調速器是如何接線的?

Tags: 機器學習
你說的那種是一種單相可控硅調壓器了,工業上用,一邊功率很小,1KW以內了,一般在傳輸帶上用比較多,控制精度要求不高,有些還帶測速反饋的,還帶減速機構,因為價格便宜,變頻器暫時無法取代它,請關註:容濟點火器調速器後面在2個接頭中間有個AC的標誌,這個就是接電源的,單相220V,調速器和電機直接連起來,注意方向,不要插反了,線的顏色應該是對應的。 接通電源,電機就可以轉了,調速器控制轉速。 如果方向反了,更改調速器後面的連接線,有提示的,就是那2個電源接頭上面的,有CW,CCW的提示的。 電機的三根線,調速器的2根線,還有一根是地線,你直接和調速器接頭相連就好了,不需要自己連的。
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用Python開啟機器學習之路_Python基礎教程

用Python開啟機器學習之路,下面為大家分享的是Python基礎教程機器學習。隨著行業內機器學習的崛起,能夠幫用戶快速迭代整個過程的工具變得至關重要。Python,機器學習技術領域冉冉升起的一顆新星,往往是帶你走向成功的首選。因此,用 Python 實現機器學習的指南是非常必要的。用 Python 實現機器學習的介紹那麼為什麼是 Python 呢?根據我的經驗,Python 是最容易學習的編程語言之一。現在需要快速迭代整個過程,與此同時,數據科學家不需要深入了解這種語言,因為他們可以快速掌握它。有多容易呢? for anything in the_list: print(anything) 就這麼容易。Python 的語法和英語(或人類語言,而不是機器語言)語法關係密切。在 Python 的語法中沒有愚蠢的大括弧造成的困擾。我有一個從事質量保證(Quality ...
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用「機器學習」做「股票預測」能做到什麼程度,靠譜嗎?

這個問題是我已經曾試圖回答過的問題,根據以前的回答, 我可以更系統的梳理一下。 一般經濟學家和金融學者偏向於用他們學過的知識來解釋股票,比如傳統的經濟學裡面的 Efficient Market Hypothesis (EMH),市場是有效的,我們是不可能預測股價的走勢的。但是數學家和計算機學家認為不確定性雖然很大,但是不代表我們找不到蛛絲馬跡。如果我們真的對此無能為力的時候。為什麼華爾街或倫敦的金融城還有很多人能夠賺的本滿缽滿的呢?為什麼DE Shaw, 量子基金等等金融大鱷要招數學家和計算機學家去做定量分析。所以這件事一定是在某種程度上可以做的。1. 在大家沒有關注機器學習的時候,以前就有很多科學家(尤其是數學家和計算機學家)從自己的領域中離開創辦對沖基金,比如文藝復興的 James Simons ...
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沒有編程基礎能學人工智慧嗎?

謝邀,肯定可以。沒有編程基礎,那就要學一、兩門語言,例如C++/Python/Java等,這都是機器學習中要學到的語言,我比較建議你去看Python先,看完直接學習C++,這會對你的編程語言學習會有很大好處。 我們要了解下機器學習的定義,機器學習是近20多年興起的一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從數據中自動分析獲得規律,並利用規律對未知數據進行預測的演算法。因為學習演算法中涉及了大量的統計學理論,機器學習與統計推斷學聯繫尤為密切,也被稱為統計學習理論。演算法設計方面,機器學習理論關注可以實現的,行之有效的學習演算法。對於學習機器學習,你看到這是一門綜合性學科,裡面包含了概率與統計、最優化、凸函數、資訊理論等內容,別被這些大塊頭嚇蒙了,入門可以先看《概率與統計》, ...
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想學習深度學習開源框架,比如tensorflow、caffe,需要掌握哪些linux知識?

如果僅僅是TensorFlow和Caffe的話,可以在Windows上開發。TensorFlow的Windows支持挺不錯的。 比如,在Windows上安裝TensorFlow只需一個命令(假定你的機器配置好了顯卡相關驅動、CUDA等,還有Python環境):pip3 install --upgrade tensorflow-gpu簡單吧?Caffe對Windows的支持沒有TensorFlow好,還屬於社區支持。 具體安裝方法可以參考Caffe官方GitHub倉庫的Windows分支。有適配Visual Studio 2015, CUDA 8.0, Python ...
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神經網路激勵函數的作用是什麼,有沒有形象的解釋?

先回顧下神經網路的概念。最原始的神經網路是由感知器(perceptron)組成的。感知器的原理很簡單,接受一些輸入(特徵),給輸入分配一些權重(weight),然後相加,將加權和與閾值(threshold)比較,大於閾值輸出為1,否則輸出為0。用偽代碼可以表示為: Integer perception(Feature f1, Feature f2, ..., Feature fn) {if (w1*f1 + w2*f2 + ... + wn*fn > threshold) {return 1;} else { return 0;}感知器這個概念的提出,受到了神經元的啟發。感知器接受多個輸入,返回1或0, 恰似神經末梢接受輸入,決定是否激動。(圖片來源:bigsweetcaramelwhitechocolate.wikispaces.com 許可:by-sa ...
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