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softmax分类器简介 评分:

对softmax分类器简单的介绍,适合初学者快速了解softmax分类器的基本原理。
2018-05-14 上传大小:216KB
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Softmax回归模型(matlab代码)

softmax回归模型是一种常用的分类器,也是与深度结构模型相结合最多的分类方法。本代码包中的程序对图像构建softmax分类器,并按照图像所属类别进行分类。程序是在matlab平台上实现的,简单易懂。

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Matlab实现softmax分类

用matlab实现softmax回归

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matlab实现softmax分类

数据集:minist 分类器:softmax 实现语言:matlab 功能:训练+预测

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deep learning代码

包含两层自学习和softmax分类器的代码

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softmax回归与经典BP神经网络

本ppt讲解了softmax回归的推导由来来龙去脉和BP算法的推导,以及softmax回归在深度学习中的应用

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简单的神经网络实现softmax分类

实现三类螺旋分布的三类点的区分,分布采用线性分类的方法和softmax分类器分类器的使用,简单神经网络的流程。python3.6

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python实现softmax回归

softmax回归的python源码,用python和tensorflow实现softmax回归

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sparse autoencoder softmax分类器

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SoftMax 算法讲解及推导

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Softmax回归

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1. C++实现Softmax回归算法 2. 使用Softmax回归算法对MNIST手写数字进行识别 3. 代码干净, 整洁, 有注释, 可直接迁移使用 4. 工程中以包含MNIST手写数字数据文件 5. 关于MNIST可浏览网址: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

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用提取的特征训练softmax分类器时所需要的matlab工具包

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Naive Bayes、KNN、Softmax分类器的对比实验代码

Naive Bayes、KNN、Softmax分类器的对比实验代码,内含iris和wine的训练集和测试集,可以运行

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神经网络分类器比较

对上百个分类器进行比较分析,针对不同的数据集特点可选取不同的分类器; 比较时采用横向和纵向,即不同类型直接和相同类型之间的分类器比较,选出最优分类器

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MATLAB手写英文字符识别

本文开发一种结合了BP神经网络与Softmax分类器的字符识别系统来实现字符图像的读取、特征提取和分类识别

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