類神經網路訓練 訓練機器分類與Cross-entropy
Classification 可以使用Regression來實作嗎？
我們可以透過使用one-hot vector表示不同的類別。假設有三個類別我們需要區分，這時候我們不使用單純的數字1, 2, 3，而是改用向量[1 0 0]T, [0 1 0]T, [0 0 1]T，藉此就能避免掉1與2比較相似，1與3比較不相似的問題。
但要如何從原本輸出一個數值，進化到輸出三個數值形成向量呢？
透過乘上不同的Weight和加上不同的bias就能得到一個數值，那同樣如果要得到三個數值形成向量，就找出三組W與Bias。
但除此之外，我們還會額外通過softmax的方式，得到最終的y'值。目的是為了更方便與類別向量做比較，類別向量只有1跟0的數字，softmax可以做到normalize的過程，最後就會得到0~1的數值。
計算方法： 將y值取exp之後，除以所有exp y值的總和。（像是比較權重？！）
y' = softmax(y) = exp(yi) / exp(y1)+exp(y2)+exp(y3)
Cross-entropy
雖然在計算loss時可以透過MSE，但大多數在分類的資料訓練時都會利用Cross-entropy來計算類別的loss，會更加適合。-> 有時候MSE會training不起來，但Cross entropy的斜率會比較平均。
Cross entropy計算loss的方法：L(y') = -Σŷilnyi'
1會員
13內容數
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
接下來第二部分我們持續討論美國總統大選如何佈局, 以及選前一週到年底的操作策略建議
分析兩位候選人政策利多/ 利空的板塊和股票
🤔為什麼團長的能力是死亡筆記本?
🤔為什麼像是死亡筆記本呢？
🤨作者巧思-讓妮翁死亡合理的幾個伏筆
今年金鐘獎入圍名單日前公布，其中戲劇類的範疇對向來自封「台劇大使」的我來說，更是全情投入在為喜歡的「角色」或演員集氣。但獎項名額就是那麼多，總是會有許多遺憾，這篇就來談談我心中的幾個遺珠，單純以一個觀眾的角度，並非專業劇評，如果你有其他想法也歡迎留言一起討論。
姚淳耀《我願意》：姚淳耀在《我願意》
精緻澱粉是什麼
精緻澱粉是現代人飲食中非常普遍的一種食物成分。然而，長期以來，關於精緻澱粉的食用對身體健康的影響一直存在爭議。本文旨在介紹精緻澱粉的形成、種類、影響以及與非精緻澱粉的比較，以幫助讀者更好地了解這一食物成分。
精緻澱粉的形成
精緻澱粉是由天然的澱粉經過加工而成的。在加工過程中，澱粉的結
台積電是台灣的護國神山，更狂的是，它是全世界主要國家的國防戰略的爭取夥伴。美總統拜登出面，APPLE庫克出面，MSFT出面。Samsuang 與Intel 多麼怕它。
這裡先整理一下前面所談的，關於一人公司常出現的幾個挑戰：
上述這些挑戰是實務面可能會遇到的情況，這篇則會談論另外一些面向與因素。這些因素可以概略地分成幾點：
通常來講，這幾種情況也是我們會特別容易在工作中感到疲累的情況。在這篇中，我會先試著談論前三種因素。
第三種是有別於上兩者的另一種陷阱。
金錢觀是個很有趣的東西，有些人非常富有卻很小氣吝嗇，有些人雖然貧窮，卻很敢大把花錢，想更深入了解自己的金錢觀嗎？最近日網michill就有一則心理測驗，可以透過選擇喜歡的水果，探究你的金錢觀與價值觀，快來一起看看吧！
Q：現在來到農場，你最想摘哪一種水果呢？
A：
1.櫻桃
2.草莓
3.奇異果
4
自從深度學習於2012年開始受到關注後，全世界有非常多的專家學者致力於改良它，也因此造就了許多的創新以及突破。今天我們就來談談深度學習近幾年來一個非常熱門的新主題”生成對抗網路”GAN（*），這是2014年由當時為蒙特婁大學博士生的Ian Goodfellow所提出之類神經網路。
這篇文章從類神經網路的起源，也就是單神經元的感知器。簡單的感知器迭代演算法使單神經元可以學習，但卻無法學習超過非線性，如 XOR 的資料分布。另外，本文還介紹了 Logistic regression，藉由透過非線性轉換來使線性輸出近似於機率分佈。最後則以一場大師賭局結束(SVM vs NN)。
本文提到如何以類神經網路為主的深度學習方法，來進行物體偵測。文中包括基礎的物體偵測簡介：如影像問題分類，影像處理和傳統非類神經網路為主的物體偵測方法。這些傳統方法，仍可以在類神經網路的方法中找到其應用。最後簡略敘述當前使用深度卷積網路作為物體偵測的主要研究方向，並對學術界常用的訓練資料集做分析介紹。
寫文章寫小說，要下功夫，是真的，不努力不行的，但所謂努力究竟是哪一種努力呢？
許多許多年之後，那次經驗始終是我在理解各種形式的創作，遇到與人有理說不清的憤恨，或是反省自己時，重要的一次神諭之夜......
在此篇文章終將會簡述機械學習的發展，簡介深度學習以 Sequence to Sequence 為架構，並在多場機械翻譯的學術年會，獲得成績斐然的結果。在本文中，會粗略介紹 Sequence to Sequence 架構並以 google 在 2017 對Seq2Seq 所進行的大規模參數。
接下來第二部分我們持續討論美國總統大選如何佈局, 以及選前一週到年底的操作策略建議
分析兩位候選人政策利多/ 利空的板塊和股票
🤔為什麼團長的能力是死亡筆記本?
🤔為什麼像是死亡筆記本呢？
🤨作者巧思-讓妮翁死亡合理的幾個伏筆
今年金鐘獎入圍名單日前公布，其中戲劇類的範疇對向來自封「台劇大使」的我來說，更是全情投入在為喜歡的「角色」或演員集氣。但獎項名額就是那麼多，總是會有許多遺憾，這篇就來談談我心中的幾個遺珠，單純以一個觀眾的角度，並非專業劇評，如果你有其他想法也歡迎留言一起討論。
姚淳耀《我願意》：姚淳耀在《我願意》
精緻澱粉是什麼
精緻澱粉是現代人飲食中非常普遍的一種食物成分。然而，長期以來，關於精緻澱粉的食用對身體健康的影響一直存在爭議。本文旨在介紹精緻澱粉的形成、種類、影響以及與非精緻澱粉的比較，以幫助讀者更好地了解這一食物成分。
精緻澱粉的形成
精緻澱粉是由天然的澱粉經過加工而成的。在加工過程中，澱粉的結
台積電是台灣的護國神山，更狂的是，它是全世界主要國家的國防戰略的爭取夥伴。美總統拜登出面，APPLE庫克出面，MSFT出面。Samsuang 與Intel 多麼怕它。
這裡先整理一下前面所談的，關於一人公司常出現的幾個挑戰：
上述這些挑戰是實務面可能會遇到的情況，這篇則會談論另外一些面向與因素。這些因素可以概略地分成幾點：
通常來講，這幾種情況也是我們會特別容易在工作中感到疲累的情況。在這篇中，我會先試著談論前三種因素。
第三種是有別於上兩者的另一種陷阱。
金錢觀是個很有趣的東西，有些人非常富有卻很小氣吝嗇，有些人雖然貧窮，卻很敢大把花錢，想更深入了解自己的金錢觀嗎？最近日網michill就有一則心理測驗，可以透過選擇喜歡的水果，探究你的金錢觀與價值觀，快來一起看看吧！
Q：現在來到農場，你最想摘哪一種水果呢？
A：
1.櫻桃
2.草莓
3.奇異果
4
自從深度學習於2012年開始受到關注後，全世界有非常多的專家學者致力於改良它，也因此造就了許多的創新以及突破。今天我們就來談談深度學習近幾年來一個非常熱門的新主題”生成對抗網路”GAN（*），這是2014年由當時為蒙特婁大學博士生的Ian Goodfellow所提出之類神經網路。
這篇文章從類神經網路的起源，也就是單神經元的感知器。簡單的感知器迭代演算法使單神經元可以學習，但卻無法學習超過非線性，如 XOR 的資料分布。另外，本文還介紹了 Logistic regression，藉由透過非線性轉換來使線性輸出近似於機率分佈。最後則以一場大師賭局結束(SVM vs NN)。
本文提到如何以類神經網路為主的深度學習方法，來進行物體偵測。文中包括基礎的物體偵測簡介：如影像問題分類，影像處理和傳統非類神經網路為主的物體偵測方法。這些傳統方法，仍可以在類神經網路的方法中找到其應用。最後簡略敘述當前使用深度卷積網路作為物體偵測的主要研究方向，並對學術界常用的訓練資料集做分析介紹。
寫文章寫小說，要下功夫，是真的，不努力不行的，但所謂努力究竟是哪一種努力呢？
許多許多年之後，那次經驗始終是我在理解各種形式的創作，遇到與人有理說不清的憤恨，或是反省自己時，重要的一次神諭之夜......
在此篇文章終將會簡述機械學習的發展，簡介深度學習以 Sequence to Sequence 為架構，並在多場機械翻譯的學術年會，獲得成績斐然的結果。在本文中，會粗略介紹 Sequence to Sequence 架構並以 google 在 2017 對Seq2Seq 所進行的大規模參數。