tensorflow筆記：關於softmax函式

阿新 • • 發佈：2019-01-24

當a>b，用softmax函式來計算取a和b的概率，a的softmax值大於b，所以a會經常被取到，而b偶爾會取到。不會想max函式只會取到a。

softmax函式定義：

假如有一個數組V，Vi是陣列V中的第i個元素，那麼這個元素的Softmax值就是

經過softmax函式作用將輸入對映到（0，1）的區間上，將各個值以概率的形式表現出來。

tf.nn.sigmid()函式函式表示式 f(x)=11+e−x f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} f(x)=1+e−x1 函式影象函式性質對其求導可得到 f′(x)=

本文章內容比較繁雜，主要是一些比較常用的函式的用法，結合了網上的資料和原始碼，還有我自己寫的示例程式碼。建議照著目錄來看。 1.矩陣操作 1.1矩陣生成這部分主要將如何生成矩陣，包括全０矩陣，全１矩陣，隨機數矩陣，常數矩陣等 tf.ones | tf.zeros tf.

當a>b，用softmax函式來計算取a和b的概率，a的softmax值大於b，所以a會經常被取到，而b偶爾會取到。不會想max函式只會取到a。softmax函式定義：假如有一個數組V，Vi是陣列V中的第i個元素，那麼這個元素的Softmax值就是經過softmax函

　　在Oracle中使用wm_concat(column)可以實現欄位的分組合並，逗號分隔。　　例如，現有表temp_cwh_test： -- 建立臨時表 create table temp_cwh_test ( u_id varchar(10), goods varchar(32

print函式與return函式差別：一、結果：（1）return expression ———— 計算expression （2）print（statements）———— 列印statements 二、輸出：（1）在互動

一、round(x [ , n ])：返回x（可以為數值或運算表示式）的四捨五入值，保留n位小數。 Note1 ：當小數點後正好為5時，round(X.5)=X或者X+1（trap!） ***在python2.7的doc中，round()的最後寫著，“Values are rounded t

range() 函式——可建立一個整數列表，一般用在 for 迴圈中，函式語法：range(start, stop[, step]) start: 計數從 start 開始。預設是從 0 開始。例如range（5）等價於range（0， 5）; stop: 計數到 stop 結束，但

　　在Oracle中可以使用trunc函式進行日期擷取和數字擷取，具體使用方法如下：　　1、trunc(for dates) 日期擷取　　語法：trunc(date,[fmt]) select trunc(sysdate) from dual; -- 2018/11/14 返回當前的日期 se

一、 Softmax函式與多元邏輯迴歸為了之後更深入地討論神經網路，本節將介紹在這個領域裡很重要的softmax函式，它常被用來定義神經網路的損失函式（針對分類問題）。根據機器學習的理論，二元邏輯迴歸的模型公式可以寫為如下的形式： (1)P(y=1)=11

呼叫函式 Python內建了很多可以直接呼叫的函式呼叫一個函式，需要知道函式的名稱和引數。 Python官方網站提供的文件 https://docs.python.org/3/library/functions.html 如： 1)abs() 求絕對值

物件的建立和銷燬往往會造成效能的損失。在繼承層次中，物件的建立將引起其先輩的建立。物件的銷燬也是如此。其次，物件相關的開銷與物件本身的派生鏈的長度和複雜性相關。所建立的物件(以及其後銷燬的物件)的數量與派生的複雜度成正比。並不是說繼承根本上就是程式碼效能的絆腳石。我們必須區分全部計算開銷、

虛擬函式：在以下幾個方面，虛擬函式可能會造成效能損失：建構函式必須初始化vptr(虛擬函式表)；虛擬函式是通過指標間接呼叫的，所以必須先得到指向虛擬函式表的指標，然後再獲得正確的函式偏移量；內聯是在編譯時決定的，編譯器不可能把執行時才解析的虛擬函式設定為內聯。無法內聯虛擬函式造成的效能損失

學習率決定了引數更新的幅度。通常我們希望在學習開始階段提供一個較大的學習率，使得引數快速更新，達到最優解附近。然後隨著訓練的進行，我們希望在學習率隨著訓練次數的增加而減少，即在接近最優解的時候能夠以較小的學習率逼近最優解 TensorFlow為我們提供了tf.t

addWeighted函式融合圖片尺寸不變 1、函式作用作用：實現兩幅圖片的（疊加）線性融合； 2、函式原型 void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, doubl

<版本：python3.6> print(*objects, sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False) print預設以'\n'結尾，也就是每執行一次均換行。（1）輸出不換行：直接去掉'\n'即可，也

#include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include <string.h> /*--------------指標函式---------------*/ int *f(int a,int b ){ int

tensorflow是google在2015年開源的深度學習框架，可以很方便的檢驗演算法效果。這兩天看了看官方的tutorial，極客學院的文件，以及綜合tensorflow的原始碼，把自己的心得整理了一下，作為自己的備忘錄。 1.tensorflow

在之前的tensorflow筆記：流程，概念和簡單程式碼註釋文章中，已經大概解釋了tensorflow的大概執行流程，並且提供了一個mnist資料集分類器的簡單實現。當然，因為結構簡單，最後的準確率在91%左右。似乎已經不低了？其實這個成績是非常不理想

儲存與讀取模型在使用tf來訓練模型的時候，難免會出現中斷的情況。這時候自然就希望能夠將辛辛苦苦得到的中間引數保留下來，不然下次又要重新開始。好在tf官方提供了儲存和讀取模型的方法。儲存模型的方法： # 之前是各種構建模型graph的操作(矩

sprintf函式功能把格式化的資料寫入某個字串緩衝區。 1.標頭檔案 stdio.h 2.原型 int sprintf( char *buffer, const char *format, [ argument] … ); 引數列表 buff