SOFTMAX 第7页

机器学习——激活函数sigmoid、tanh、ReLU和softmax

激活函数，就是使得神经网络具有的拟合非线性函数的能力，使得其具有强大的表达能力！关于激活函数，首先要搞清楚的问题是，激活函数是什么，有什么用？不用激活函数可不可以？答案是不可以。一、激活函数1.1什么是激活函数：在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为激活函数（又称激励函数）。具体来说，神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值

也许明天_Martina·2023-11-11 01:13

深度学习——激活函数（函数，函数图像，优缺点，使用建议）

文章目录激活函数sigmoidtanhReLULeakyReLUsoftmax激活函数使用建议激活函数激活函数是用来加入非线性因素的，因为线性模型的表达能力不够。

plasma-deeplearning·2023-11-11 01:13

pytorch实战 -- 神经网络

softmax的基本概念交叉熵损失函数模型训练和预测在训练好softmax回归模型后，给定任一样本特征，就可以预测每个输出类别的概率。通常，我们把预测概率最大的类别作为输出类别。

python收藏家·2023-11-10 16:25

基于深度学习的语音识别系统构建

)项目内容：1.语音识别系统构建：负责基于kaldi的混合语音识别模型系统的构建，包括训练数据的搜集与处理，模型训练测试、rescore解码流程和上线部署等；2.声纹识别系统构建：使用cnn+aam-softmax

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2023-11-10 10:04

第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第三节-Pytorch 中的激活函数)

Pytorch激活函数的类型ReLU激活函数：Python3LeakyReLU激活函数：Python3S形激活函数：Python3Tanh激活函数：Python3Softmax激活函数：Python3什么是激活函数以及为什么使用它们

geeks老师·2023-11-10 03:37

深度学习_10_softmax_实战

由于网上代码的画图功能是基于jupyter记事本，而我用的是pycham,这导致画图代码不兼容pycharm,所以删去部分代码，以便能更好的在pycharm上运行完整代码：importtorchfromd2limporttorchasd2l"创建训练集&创建检测集合"batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(bat

Narnat·2023-11-09 17:15

【深度学习】基于MindSpore和pytorch的Softmax回归及前馈神经网络

1实验内容简介1.1实验目的（1）熟练掌握tensor相关各种操作；（2）掌握广义线性回归模型（logistic模型、sofmax模型）、前馈神经网络模型的原理；（3）熟练掌握基于mindspore和pytorch的广义线性模型与前馈神经网络模型的实现。1.2实验内容及要求请基于mindspore和pytorch平台实现对MNIST数据集的分类分析，并以分类的准确度和混淆矩阵为衡量指标，分析二个模

WiIsonEdwards·2023-11-09 17:31

深度学习_11_softmax_图片识别代码&原理解析

完整代码：importtorchfromd2limporttorchasd2l"创建训练集&创建检测集合"batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)"每个图片长度，以及图片种类"num_inputs=784num_outputs=10"模型全局"W=torch.normal(0,0.01,si

Narnat·2023-11-09 17:26

python 之softmx 函数

文章目录总的介绍小应用总的介绍Softmax函数是一个常用的激活函数，通常用于多类别分类问题中。它将一个实数向量转换为概率分布。这个函数的输出是一个概率分布，表示输入样本属于每个可能类别的概率。

JNU freshman·2023-11-09 08:46

负采样：如何高效训练词向量

2.为什么需要负采样在传统的词嵌入模型中，如Word2Vec，要计算每个词汇在上下文中的概率分布，需要使用softmax函数对整个词汇表进行运算。

oveZ·2023-11-08 21:20

第八章《搞懂算法:逻辑回归是怎么回事》笔记

逻辑回归是一种典型的分类问题处理算法，其中二分类(LR)是多分类(softmax)的基础或者说多分类可以由多个二分类

Mamong·2023-11-07 13:49

人工智能-深度学习计算：层和块

当我们使用softmax回归时

白云如幻·2023-11-07 06:59

python量化交易实战王晓华pdf_Python量化交易实战

量化投资在我国股市的发展前景1.5小结第2章Python的安装与使用2.1Python的基本安装和用法2.1.1Anaconda的下载与安装2.1.2Python编译器PyCharm的安装2.1.3使用Python计算softmax

weixin_39542477·2023-11-07 05:09

2、TensorFlow训练MNIST

如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmaxregression)的相关知识，你可以

aiyiguan4623·2023-11-07 03:35

[pytorch]手动构建一个神经网络并且训练

0.写在前面上一篇博客全都是说明类型的,实际代码能不能跑起来两说,谨慎观看.本文中直接使用fashions数据实现softmax的简单训练并且完成结果输出.实现一个预测并且观测到输出结果.并且更重要的是

ViceMusic5·2023-11-06 19:00

【动手学深度学习v2】--课后笔记（个人记录）

文章目录前言零：知识先导一、二、三：安装和简介四：数据相关五：线性代数六：矩阵计算七：自动求导八：线性回归初始线性回归以及其简洁实现：九：Softmax回归+损失函数+图片分类数据集总结==深度学习就是函数逼近器

臭弟弟xz·2023-11-06 08:39

基于前馈神经网络完成鸢尾花分类

1.1数据分组1.2用DataLoader进行封装1.3模型构建1.4完善Runner类1.5模型训练1.6模型评价1.7模型预测思考总结参考文献首先基础知识铺垫~继续使用第三章中的鸢尾花分类任务，将Softmax

熬夜患者·2023-11-06 01:00

深度学习：Pre-Training的理解

转自(非常感谢原文作者)http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4575527.htmlLogistic回归、传统多层神经网络1.1线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax

generalAI·2023-11-05 20:04

A Pose-Sensitive Embedding for Person Re-Identification with Expanded Cross Neighborhood Re-Ranking

两点值得关注：①解决视角多变粗略姿势+精细姿势结合的方法粗鲁姿势即通过相机视角捕获的几种情况进行分析，分正面、背面、侧面三种类别，加一个softmax做分类，用作视角预测。

小小音·2023-11-05 04:13

softmax回归的简洁实现

我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样，通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。

Sonhhxg_柒·2023-11-04 14:28

深度学习softmax函数理解

文章目录一，引入二，softmax是什么？三，为什么使用exe^xex实现总结一，引入我们为什么要引入这个函数，我们知道在机器学习当中，一些问题大概可以分为两种，一种是分类问题，一种是回归问题。

fckey·2023-11-04 14:28

softmax回归-原理理解

softmax就是将在负无穷到正无穷上的预测结果按照这两步转换为概率的。1）将预测结果转化为非负数我们知道指数函数的值域取值范围是零到正无穷。

王三省的读研日记·2023-11-04 14:58

动手学深度学习Pytorch（二）——softmax回归

文章目录1.参考资料2.softmax回归2.1特点2.2回归步骤3.损失函数3.1L2Loss3.2L1Loss3.3Huber'sRobustLoss3.4交叉熵损失1.参考资料[1]动手学深度学习

冠long馨·2023-11-04 14:27

深度学习-softmax回归

softmaxregression1-softmax基本概念1-1极大似然估计2-Fashion-MNIST图像分类数据集2-1下载数据集2-2可视化3-softmax回归简洁代码实现4-底层函数实现二分类激活函数使用

Elvis_hui·2023-11-04 14:57

深度学习_8_对Softmax回归的理解

回归问题，例如之前做房子价格预测的线性回归问题而softmax回归是一个分类问题,即给定一个图片，从猫狗两种动物类别中选出最可靠的那种答案，这个是两类分类问题，因为狗和猫是两类上述多个输出可以这样理解，

Narnat·2023-11-04 14:56

【神经网络架构搜索】DNA: Block-wisely Supervised NAS with KD

简便起见，知识蒸馏在这里被分为四类：基于softmax输出层的知识蒸馏基于中间层的知识蒸馏基于相关性知识的知识蒸馏基于GAN的

pprpp·2023-11-04 07:28

【强化学习】12 —— 策略梯度（REINFORCE ）

AliasedGridworld策略目标函数策略优化策略梯度利用有限差分计算策略梯度得分函数和似然比策略梯度定理蒙特卡洛策略梯度（Monte-CarloPolicyGradient）PuckWorldExampleSoftmax

yuan〇·2023-11-04 00:23

整理近一年的机器学习面试题大全(知乎专栏同步更新)

image总结a.最小化KL散度其实就是在最小化分布之间的交叉熵b.许多作者使用术语“交叉熵’’特定表示伯努利或softmax分布的负对数似然，但那是用词不当的。

婉妃·2023-11-03 17:04

d2l.train_ch3函数，将输入数据转化为该函数所接受的格式

目的：使用d2l.train_ch3(net,train_iter,test_iter,loss,num_epochs,batch_size,None,None,trainer)这个函数进行softmax

橙序员一号·2023-11-03 09:08

最常见的激活函数

文章目录1.激活函数2.Sigmoid函数3.RelU函数4.Softmax函数1.激活函数 1.神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层

冒冒菜菜·2023-11-03 06:26

3.线性神经网络-3GPT版

、训练数据7、参数学习8、显示解9、总结二、基础优化算法1、梯度下降2、学习率3、小批量随机梯度下降4、批量大小5、总结三、线性回归的从零开始实现1、D2L注意点四、线性回归的简洁实现五、QANo.2Softmax

霸时斌子·2023-11-03 06:23

python简单实现注意力机制

importnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similaritysoftmax=nn.Softmax

嘿，兄弟，好久不见·2023-11-03 00:06

人工智能-多层感知机

隐藏层该模型通过单个仿射变换将我们的输入直接映射到输出，然后进行softmax操作。如果我们的标签通过仿射变换后确实与我们的输入数据相关，那么这种方法确实足够了。

白云如幻·2023-11-02 21:53

[ML]随手记

kexue.fm/archives/6671“三元组”抽取任务是知识抽取任务的一个重要方向字词embedding+位置embedding转成向量,过一遍全连接,再过一遍自注意力,再过一遍全连接,此时的输出不是softmax

逆行的棘轮·2023-11-02 15:13

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法

在计算loss时，我们经常可以看见采用"softmax_cross_entropy_with_logits"的方法作为损失函数，那么它到底是什么含义呢？

FeynmanZhang·2023-11-02 15:31

Cross-Entropy Loss(多分类损失函数)

文章目录1.网络输出output：score2.Cross-EntropyLoss(多分类损失函数)1.网络输出output：score2.Cross-EntropyLoss(多分类损失函数)先用softmaxfunction

???/cy·2023-11-02 10:50

基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python 计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是

Mr.D学长·2023-11-02 09:17

Softmax回归的从零开始实现+简洁实现

Softmax回归的从零开始实现1.导入相关包引入Fashion-MNIST数据集，并设置数据迭代器的批量大小为256。

噜啦l·2023-11-01 19:25

3.6. softmax回归的从零开始实现|简洁实现

从零开始0、下载数据集到内存1、初始化模型参数2、定义softmax3、定义模型4、定义损失函数5、计算分类精度，即正确的数量6、训练fromtkinter.tiximportY_REGIONfromturtleimportupdatefrompyparsingimportnumsimporttorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l

谢桥光·2023-11-01 19:25

Softmax回归从零开始实现（李沐动手学）

依然是pycharm环境，图像显示部分和jupyter不一样简洁实现：https://blog.csdn.net/tongjingqi_/article/details/122766549importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2ld2l.use_svg_display(

不会卷积·2023-11-01 19:52

pytorch softmax回归从零开始实现

pytorchsoftmax回归从零开始实现数据基本设置softmax函数定义模型定义损失函数准确率训练及预测数据importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimeimportsysimportd21importnumpyasnpmnis

论搬砖的艺术·2023-11-01 19:22

3.5 softmax回归的从零开始实现

通过代码从零实现softmax回归。

夜未央`樱花落·2023-11-01 19:21

softmax回归的从零开始实现

就像我们从零开始实现线性回归一样，我们认为softmax回归也是重要的基础，因此应该知道实现softmax回归的细节。

白云如幻·2023-11-01 19:14

人工智能-softmax回归

回归可以用于预测多少的问题。比如预测房屋被售出价格，或者棒球队可能获得的胜场数，又或者患者住院的天数。事实上，我们也对分类问题感兴趣：不是问“多少”，而是问“哪一个”：某个电子邮件是否属于垃圾邮件文件夹？某个用户可能注册或不注册订阅服务？某个图像描绘的是驴、狗、猫、还是鸡？某人接下来最有可能看哪部电影？通常，机器学习实践者用分类这个词来描述两个有微妙差别的问题：我们只对样本的“硬性”类别感兴趣，即

白云如幻·2023-11-01 10:55

3种softmax函数python实现方式（显式循环，向量，矩阵）

Python三种方式实现Softmax损失函数计算python实现的softmax损失函数代码，我们先回顾一下softmax损失函数的定义：其中右边一项为第y=j项的概率值。

DeepBrainWH·2023-11-01 03:55

MAML进行事件抽取

将事件抽取看做一个序列标注的问题进行抽取，利用LSTM+softmax来做无关模型，主要是对loss进行梯度多次调整的操作。foriinrange

chenkang004·2023-11-01 03:29

学习笔记（2):Python自然语言处理-BERT模型实战-特征分配与softmax机制

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/26498/334606?utm_source=blogtoedu

意慢·2023-10-31 23:18

自己动手实现一个深度学习算法——二、神经网络的实现

sigmoid函数4）阶跃函数的实现5）sigmoid函数的实现6)sigmoid函数和阶跃函数的比较7）非线性函数8）ReLU函数2.三层神经网络的实现1）结构2）代码实现3.输出层的设计1）概述2）softmax

千里之行起于足下·2023-10-31 17:12

python学习-Logistic回归与Softmax回归

图像分类数据集有CIFAR-10、ImageNet应用：情感分类关键：将样本x从文本形式转为向量形式词袋模型（Bag-of-Words，BoW）模型性能的评估指标混淆矩阵（confusionmatrix）对于二分类问题，根据每一个样本的真实标签和预测标签ෝ的差异，可以得到一个2*2的矩阵对于多分类（N）问题，可以得到一个N*N的矩阵二分类评价指标三分类评价指标micro策略指把所有的类放在一起算，

愚公移山山不愚·2023-10-31 16:20

Distilling the Knowledge in a Neural Network学习笔记

大型模型通常通过softmax输出层产生类别概率，而蒸馏则通过提高softmax的温度来产生更软化的概率分布。在蒸馏过程中，使用大型模型生成的高温软目标分布来训练小型

hi小蜗·2023-10-31 14:45

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