softmax和全连接层的区别
变质作用P-T-t轨迹
变质级的划分通常主要指示变质作用的热峰温度:很低级、低级、中级、高级分别与很低温、低温、中温、高温相对应。 ◎野外P-T曲线(field P-T curve)和变质作用P\/T比类型(P\/Tratio type ofmetamorphism):在P-T图解上,各变质带岩石样品矿物组合相应的一组热峰条件的连线称为野外P-T曲线,如图20-14中的FPC曲线。
乌鲁木齐后峡地区侏罗系沉积特征、剥露过程及中新生代盆山关系讨论_百...
从表1-2-11可以看出多数煤层的镜质体反射率(Ro)在0.7左右,参照Ro与Tmax的关系(Barker,et al.,1986;李荣西等,2001;王良书等,2003)计算得到Tmax为105～115℃(表1-2-11),表明后峡地区的西山窑煤层演化程度较高,但还没有达到磷灰石裂变径迹完全退火温度(115～120℃)。按照地温梯度为35℃\/km计算(邱楠生等,2002)...
喹诺酮合成抗菌药的最新发展
喹诺酮类（qunolones）抗菌药是指人工合成的含有4-喹酮母核的一类抗菌药物，其中氟喹诺酮（fluoroquinolone）已逐渐成为该类药物的主流。 自 1962年美国 Sterling－Winthrop研究所 Lesher等发现第一个喹诺酮类抗菌药萘啶酸以来，许多学者致力于研究开发这类药物，特别是近十余年来取得了飞跃进展，某些新...
变质作用P-T-t轨迹
它所显示的视地热梯度与变质作用过程中任何瞬时地热梯度或稳态地热梯度都毫无关系,更不能揭示岩石变质作用的P-T演化过程。然而,野外P-T曲线却代表了一个变质地区各变质带的一系列矿物组合,是变质地区最重要的特点,所以用它来划分变质作用(或变质地区)的P\/T比类型(P\/T ratio type of metamorphism)(或称“压力类型...
全椒县复方回答： 首先你要知道softmax函数是干嘛的.softmax是一个可以把连续的数输出成一个在0到1之间的数.它的输出,表征了不同类别间的相对概率. 比如你的网络输出是[-3,2,-1,0],但你想要的值域是0到1,用softmax处理后,输出就变成了[0.0057,0.8390,0.0418,0.1135].是不是就变成你想要的结果了. 当然,softmax函数也可以被当做激活函数,不止用在输出的处理.
云方15195067214问： 卷积神经网络权值共享怎么体现的 - ？
全椒县复方回答： 用局部连接而不是全连接,同时权值共享.局部连接的概念参考局部感受域,即某个视神经元仅考虑某一个小区域的视觉输入,因此相比普通神经网络的全连接层(下一层的某一个神经元需要与前一层的所有节点连接),卷积网络的某一个卷积...
云方15195067214问： 激活函数 softmax tanh 哪个更好 - ？
全椒县复方回答： (1)对于深度神经网络,中间的隐层的输出必须有一个激活函数.否则多个隐层的作用和没有隐层相同.这个激活函数不一定是sigmoid,常见的有sigmoid、tanh、relu等.(2)对于二分类问题,输出层是sigmoid函数.这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间.函数值恰好可以解释为属于正类的概率(概率的取值范围是0~1).另外,sigmoid函数单调递增,连续可导,导数形式非常简单,是一个比较合适的函数 (3)对于多分类问题,输出层就必须是softmax函数了.softmax函数是sigmoid函数的推广
云方15195067214问： 深度学习caffe的代码怎么读 - ？
全椒县复方回答： 先说个大概,知道了神经网络的结构,forward跟backward是怎样的一个过程,基本上就知道了caffe的结构了.按照神经网络的运行过程看Caffe就好了.既然说神经网络,那么就得有一个网络出来,caffe里面就用Net这个类来记录这个网络.那...
云方15195067214问： 深度学习最后为什么是softmax - ？
全椒县复方回答： softmax是用于多分类的损失函数,深度学习也不一定要用softmax,像google的facenet就没有softmax,关于这方面建议你去去搜索关于softmax和逻辑回归的博客,看了理解了便懂了
云方15195067214问： softmax和softmax - loss的区别 - ？
全椒县复方回答： logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域.例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等.
