Neural Networks and Deep Learning 学习笔记(十)
来源：互联网 发布：b超数据看男孩女孩 编辑：程序博客网 时间：2024/04/26 23:04
MIT那本书不适合短平快的学习方式，转战Udacity里基于Tensorflow的一个视频教学
1. softmax的优势
格式为
相比较
假设原数据为
那么经过softmax运算，则得到
经过普通运算得到
看起来差不太多。
但是原数据
经过普通运算的原数据是没有变化的。
经过softmax运算前将原数据乘以10以后，softmax运算的结果为
显而易见，最大的可能得到的结果几乎为1，其它可能得到的结果几乎为0，换句话说不是0就是1。
经过softmax运算前将原数据除以10以后，softmax运算的结果为
同样显而易见，他们几乎相等，均匀分布。
一个分类器开始的时候，需要对分类结果不要抱有太大信心，而在结束的时候要对分类结果抱有很大的信心，显然softmax可以做到这一点。
2. One-hot encoding
就是说
注意后三个没有写错。
每一排是结果向量，显然形成了一一对应关系。
0 0
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