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Linux
SoftMax
keras.optimizers优化器中文文档
)model.add(Dense(64,init='uniform',input_dim=10))model.add(Activation('tanh'))model.add(Activation('
softmax
地上悬河
·
2024-03-29 09:44
python
开发语言
后端
深度学习——第8章 深层神经网络(DNN)
8.2深层神经网络标记符号8.3正向传播8.4反向传播8.5多分类
Softmax
8.6总结上一课是实战内容,我们使用Python一步步搭建了一个最简单的神经网络模型,只包含单层隐藏层。
曲入冥
·
2024-03-06 01:23
深度学习
深度学习
神经网络
dnn
机器学习
人工智能
如何使用Python绘制常见的几种激活函数?
(sigmoid、Tanh、Relu、LeakyRelu、ELU、Softplus、
Softmax
、Smish)解答:这里八种不同的激活函数,使用了不同的颜色进行了绘制。
神笔馬良
·
2024-02-20 19:25
python
开发语言
从零实现
softmax
回归【基于Pytorch】
参考资料:沐神——动手学深度学习importtorchimporttorchvisionfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2lfromIPythonimportdisplaydefget_dataloader_work
卡仕达酱
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2024-02-19 15:52
回归
pytorch
人工智能
机器学习
python
深度学习基础之《TensorFlow框架(4)—Operation》
canstant,rank,shape,shuffle矩阵运算matmul,matrixinverse,matrixdateminant带状态的运算variable,assgin,assginadd神经网络组件
softmax
csj50
·
2024-02-19 13:37
机器学习
深度学习
CrossEntropyLoss in Pytorch
inmathematics
softmax
function(normalizedexponentialfunction)crossentropyinpytorchNLLLosscrossentropylossdoc
xljdt1
·
2024-02-14 17:39
多元分类及其pytorch实现
相比起逻辑回归的二分类,多元分类使用
softmax
来替代了sigmoid,假如需要分k类,那么应该有k个输入值1...k,然后输出k个概率,且概率之和为1。
o0Orange
·
2024-02-14 16:23
分类
数据挖掘
人工智能
序贯Sequential模型
layer的list来构造该模型model=Sequential([Dense(32,input_shape=(784,)),Activation('relu'),Dense(10),Activation('
softmax
光光小丸子
·
2024-02-13 01:08
Cross-lingual Transfer of Monolingual Representations
整个流程可分为一下四步:在L1无标签的数据集上,训练一个单语的bert,任务为masked语言模型(MLM)和下一句话预测(NSP)冻结第1步训练好的bert中的transformer部分(embedding层和
softmax
ltochange
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2024-02-12 20:03
机器学习:
Softmax
介绍及代码实现
Softmax
原理
Softmax
函数用于将分类结果归一化,形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。对于一个k维向量z,我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。
是Dream呀
·
2024-02-12 10:44
机器学习笔记
神经网络
机器学习
人工智能
python
2-1 动手学深度学习v2-
Softmax
回归-笔记
回归VS分类回归估计一个连续值分类预测一个离散类别从回归到多类分类回归单连续数值输出输出的区间:自然区间R\mathbb{R}R损失:跟真实值的区别分类通常多个输出(这个输出的个数是等于类别的个数)输出的第iii个元素是用来预测第iii类的置信度从回归到多类分类——均方损失对类别进行一位有效编码(因为类别不是一个数,可能是一个字符串等等)假设我们有nnn个类别,我们可以用最简单的一位有效编码来进行
Alkali!
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2024-02-12 03:14
深度学习/机器学习入门
深度学习
回归
笔记
在CE和MSE损失函数中使用置信度的方法
8,2,256,256]CE:weak_x_ul=self.encoder(A_ul,B_ul)weak_output_ul=self.main_decoder(weak_x_ul)weak_targets=F.
softmax
UndefindX
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2024-02-11 14:50
深度学习
python
机器学习
机器学习:SVM、
softmax
、Dropout及最大池化max_pool介绍
一、利用线性SVM进行分类train_data:(train_num,3072)训练流程初始化权重W:(3072,10)梯度dW:(3072,10)train_data和权重相乘得到score(10,)对应每个类别的分数2.1对于每个score中的分数i,如果是正确的类别对应的score跳过2.2如果是其他的类别,计算margin=score[i]-correct_score+12.3如果其他的m
是Dream呀
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2024-02-11 11:15
机器学习笔记
深度学习
机器学习
支持向量机
人工智能
【深度学习】:
Softmax
实现手写数字识别
精品在线课程学习平台(xuetangx.com)代码和报告均为本人自己实现(实验满分),只展示任务实验结果,如果需要报告或者代码可以私聊博主有任何疑问或者问题,也欢迎私信博主,大家可以相互讨论交流哟~~
Softmax
X.AI666
·
2024-02-10 11:34
深度学习
深度学习
人工智能
解锁机器学习多类分类之门:
Softmax
函数的全面指南
1.引言
Softmax
函数的定义和基本概念
Softmax
函数,也称为归一化指数函数,是一个将向量映射到另一个向量的函数,其中输出向量的元素值代表了一个概率分布。
程序员Chino的日记
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2024-02-09 08:33
机器学习
分类
人工智能
深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法
深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelu
softmax
损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL
Chealkeo
·
2024-02-08 23:33
DL-def
自然语言处理
深度学习
神经网络
刘知远LLM——神经网络基础
启发于生物神经细胞单个神经元单层神经网络前向计算激活函数的作用:没有激活函数的话,多层神经网络就会退化为单层输出层线性输出:回归问题sigmoid:二分类
softmax
:多
李日音
·
2024-02-08 15:43
神经网络
人工智能
深度学习
神经网络 | 常见的激活函数
激活函数分类三、常见的几种激活函数1.Sigmoid函数(1)公式(2)图像(3)优点与不足2.Tanh函数(1)公式(2)图像(3)优点与不足3.ReLU函数(1)公式(2)图像(3)优点与不足4.
Softmax
半亩花海
·
2024-02-08 06:34
神经网络
学习笔记
深度学习
神经网络
人工智能
李沐《动手学深度学习》注意力机制
系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络
softmax
回归李沐《
丁希希哇
·
2024-02-07 16:27
李沐《动手学深度学习》学习笔记
深度学习
人工智能
算法
pytorch
Lightning Attention-2: A Free Lunch for Handling Unlimited Sequence Lengths in Large Language Models
LightningAttention-2:处理大型语言模型中无限序列长度的免费午餐摘要1引言2相关工作3方法4实验5结论摘要线性注意力是一种有效的注意力机制,最近成为传统
softmax
注意
UnknownBody
·
2024-02-07 16:23
LLM
语言模型
人工智能
机器学习
学习知识记录
hx14301009的博客-CSDN博客2、Word2vec的skipgram模型输入是中心词和背景词NLP之---word2vec算法skip-gram原理详解_Ricky-CSDN博客_skipgram层级的
softmax
想努力的人
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2024-02-07 08:36
面试
算法
cnn
深度学习
tensorflow
【深度学习】
Softmax
实现手写数字识别
实训1:
Softmax
实现手写数字识别相关知识点:numpy科学计算包,如向量化操作,广播机制等1任务目标1.1简介本次案例中,你需要用python实现
Softmax
回归方法,用于MNIST手写数字数据集分类任务
住在天上的云
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2024-02-07 08:04
深度学习
深度学习
人工智能
Softmax
手写数字识别
驭风计划
Gumbel-
Softmax
简介
一、Gumbel
Softmax
trick的使用场景1.argmax简介在NLP领域的强化学习或者对抗学习中,token的生成是离散的。
大白菜~
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2024-02-07 04:55
算法
人工智能
生成对抗网络
语言模型
计算机设计大赛 深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别
课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数:2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数
softmax
iuerfee
·
2024-02-06 09:17
python
transformer的分解
0.先来回顾一下attention如果让我用一句话来总结attetion我会说针对输入做一次矩阵运算,得到(q,k,v),k和v一般一样,然后针对q,k做矩阵乘法,再加一个
softmax
层之后我们就可得到权重
不分享的知识毫无意义
·
2024-02-06 06:18
ML:2-2-3 多分类问题multicalss
文章目录1.多分类问题的定义2.
softmax
3.神经网络的
softmax
输出【吴恩达机器学习65-67】1.多分类问题的定义classification问题可能的output大于2种。
skylar0
·
2024-02-05 18:34
分类
机器学习
人工智能
ML:2-2-3 多分类2
文章目录1.
softmax
的改进实现2.多个输出的分类multi-labelclassification1.
softmax
的改进实现在logisticregression里面,计算loss的两种方法里,
skylar0
·
2024-02-05 18:03
分类
数据挖掘
人工智能
【自然语言处理】P4 神经网络基础 - 激活函数
目录激活函数SigmoidTanhReLU
Softmax
本节博文介绍四大激活函数,Sigmoid、Tanh、ReLU、
Softmax
。激活函数为什么深度学习需要激活函数?
脚踏实地的大梦想家
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2024-02-05 05:07
#
自然语言处理
自然语言处理
神经网络
人工智能
知识蒸馏综述---代码整理
:KnowledgeDistillation链接:https://arxiv.org/pdf/1503.02531.pd3f发表:NIPS14最经典的,也是明确提出知识蒸馏概念的工作,通过使用带温度的
softmax
qq_41920323
·
2024-02-05 01:58
模型部署
python
知识蒸馏
深度学习入门笔记(二)神经元的结构
二分类问题我们一般采用Sigmoid函数,多分类问题我们采用
Softmax
函
zhanghui_cuc
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2024-02-04 16:30
深度学习笔记
深度学习
笔记
人工智能
李沐《动手学深度学习》循环神经网络 经典网络模型
系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络
softmax
回归李沐《
丁希希哇
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2024-02-04 14:43
李沐《动手学深度学习》学习笔记
深度学习
人工智能
pytorch
神经网络
李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 经典网络模型
系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络
softmax
回归李沐《
丁希希哇
·
2024-02-04 14:42
李沐《动手学深度学习》学习笔记
深度学习
cnn
神经网络
算法
pytorch
机器学习_14_多分类及多标签分类算法
文章目录1单标签二分类问题1.1单标签二分类算法原理1.2Logistic算法原理2单标签多分类问题2.1单标签多分类算法原理2.2
Softmax
算法原理2.3ovo2.4ovr2.5OvO和OvR的区别
少云清
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2024-02-04 07:23
机器学习
pytorch
多分类
多标签分类
单标签多分类
互联网加竞赛 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python
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4.1
softmax
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
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2024-02-04 07:55
python
java
机器学习:
Softmax
回归(Python)
Softmax
回归(多分类)logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass
捕捉一只Diu
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2024-02-04 04:27
机器学习
回归
python
笔记
pix2pix图像着色学习记录(pytorch实现)
sigmoid把矩阵数值变换到0~1,然后通过如下公式计算得到:不同分类问题用到的激活函数和损失函数有所不同:分类问题名称输出层使用卷积函数对应的损失函数二分类sigmoid函数二分类交叉熵损失函数多分类
softmax
欧拉雅卡
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2024-02-03 19:17
pytorch
目标检测中的损失函数汇总
如下图所示,y是真实标签,a是预测标签,一般可通过sigmoid,
softmax
得到,x是样本,n是样本数目,和对数似然等价。foc
senbinyu
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2024-02-03 16:29
损失函数
目标检测
深度学习
深度学习
人工智能
深度学习Lecture 3 激活函数的选择(ReLu)、
Softmax
和多标签分类问题
一、ReLu、Leniaractivationfunction、Sigmoid激活函数Sigmoid(一般用于处理二分类问题的输出层):也就是说,当输出是一个概率,这个概率拿来判断的结果只有0和1的时候才使用它。Linearactivationfunction(一般用于隐藏层或输入层或输出层):当y可能有正有负的时候就要用它ReLU:当y只有正的情况的时候用它。大多数时候我们用这三个就够了,但是现
qq030928
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2024-02-02 12:16
机器学习(吴恩达)
深度学习
人工智能
PyTorch学习笔记(三):
softmax
回归
PyTorch学习笔记(三):
softmax
回归
softmax
回归分类问题
softmax
回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision
FriendshipT
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2024-02-02 09:15
PyTorch学习笔记
pytorch
回归
深度学习
softmax
神经网络与深度学习Pytorch版
Softmax
回归 笔记
Softmax
回归目录
Softmax
回归1.独热编码2.
Softmax
回归的网络架构是一个单层的全连接神经网络。
砍树+c+v
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2024-02-02 09:14
深度学习
神经网络
pytorch
人工智能
python
回归
笔记
bert+crf可以做NER,那么为什么还有bert+bi-lstm+crf ?
关于BERT做NER,最简单的方式就是序列标注方法,以BERT得到token的embedding,后接
softmax
直接输出预测token的标签。
Maann
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2024-02-02 09:41
NLP
bert
lstm
深度学习
Tensorflow实现两个隐藏层的
softmax
分类器(附测试代码)
#coding=utf-8'''CreatedonFeb9,2019@author:zhongzhu'''importmathimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#MNIST有10个类,表达了0到9的10个数字.NUM_CLASSES=10#MNIST中的图像都是28x28像素,展开成
FredricZhu
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2024-01-30 20:13
Softmax
分类器
SoftMax
函数交叉熵损失函数例子MINIST多分类器数据集步骤实现1.数据集2.构建模型3.构建损失函数和优化器4.训练和测试完整代码回顾上节课利用糖尿病数据集做了二分类任务MNIST数据集有10个类别我们又该如何进行分类呢
chairon
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2024-01-30 05:37
PyTorch深度学习实践
pytorch
深度学习
人工智能
线性回归
人脸遮挡识别的研究挑战和方向
Softmax
损失已广泛应用于检测面罩或通过为每个身份训练一个类别来训练多类别分类器来识别脸部本身。Tripletloss是另一种成功的方法,用于通过比较不同的输入身份来学习嵌入,从而最大化类间距离。
禄亿萋
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2024-01-29 16:26
人工智能
机器学习
深度学习
深度学习:
Softmax
回归
因此引出了本文所要介绍的
softmax
回归模型,该模型是针对多分类问题所提出的。下面我们将从
softmax
回归模型的原理开始介绍,最后我们同样会基于PyTorch来实现基本的
softmax
模型。
AAI机器之心
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2024-01-29 15:46
深度学习
回归
人工智能
YOLO
机器学习
数据挖掘
AI
深度学习问题记录
献给莹莹1.为什么交叉熵损失相比均方误差损失能提高以sigmoid和
softmax
作为激活函数的层的性能?
Yankee_13
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2024-01-29 13:40
NPL-FastText文本分类Bag of Tricks for Efficient Text Classification
根据上下文推测某个单词出现的最大概率对基于词袋bow的句子文本进行一个简单和有效的线性分类该分类可以选择逻辑回归或者SVM为了使输入简单,使用一个look-uptable查找表,把单词平均转化到文本形式-使用
softmax
机器不能学习
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2024-01-29 04:15
深度学习之多分类问题
多分类问题:我们在解决的时候会使用到一种叫做
SoftMax
的分类器。前面我们在做糖尿病问题的时候,我们做出一个二分类网络,我们得到的是y=1(即一年后发病)它的概率是多少,即P(y=1)。
丘小羽
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2024-01-28 15:04
深度学习
分类
人工智能
DCNv4:对视觉应用的动态和稀疏算子的重新思考
DCNv4解决了其前身DCNv3的局限性,通过两个关键改进:1.去除空间聚合中的
softmax
归一化,以增强其动态属性和表达力;2.优化内存访问以最小化冗余操作以提高速度。
AI浩
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2024-01-28 14:50
深度学习
目标检测
计算机视觉
人工智能
神经网络
交叉熵损失函数求导与
Softmax
函数求导
交叉熵损失函数求导与
Softmax
函数求导前情提要交叉熵损失函数对
Softmax
函数求导对交叉熵损失函数求导前情提要 在做单分类的时候,一般模型的最后一层是线性层Linear做分类器,输出在每个标签上的
征途黯然.
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2024-01-27 20:11
#
理论基础
求导
交叉熵损失函数
softmax
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