SoftMax 第11页

机器学习笔记之核函数再回首：Nadarya-Watson核回归python手写示例

Nadaraya-Watson核回归手写示例引言回顾：Nadaraya-Watson\text{Nadaraya-Watson}Nadaraya-Watson核回归通过核函数描述样本之间的关联关系使用Softmax

静静的喝酒·2023-08-30 09:37

计算机毕设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4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

DanCheng-studio·2023-08-30 08:50

线性回归，softmax分类，多层感知机

疫情期间，借助《动手学深度学习》，学习pytorch的代码，顺便记录一些基础知识1.线性回归--基本要素1.1模型为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系:1.2数据集我们通常收集一系列的真实数据，例如多栋房屋的真实售出价格和它们对应的面积和房龄。我们希望在这个

copain_sir·2023-08-30 04:44

cs231n assignment1 q4

two_layer_netaffine_forward题面解析代码输出affine_backward推导题面解析代码输出relu_forward题面解析代码输出relu_backward题面解析代码输出svm_loss题面解析代码输出softmax_loss

理智点·2023-08-29 11:31

算法工程师面试常见代码题汇总

主要参考：《深度学习入门：基于python的理论和实现》文章目录激活函数sigmoidrelusoftmaxbettersoftmax损失函数meansquarederrorcrossentropyerrordetailedcrossentropyerror

江米江米·2023-08-29 09:51

Yolo系列-yolov3

我不是针对谁，在座的各位都是终于到V3了，最大的改进就是网络结构，使其更适合小目标检测特征做的更细致，融入多持续特征图信息来预测不同规格物体先验框更丰富了，3种scale，每种3个规格，一共9种softmax

coding_ksy·2023-08-29 04:37

【知识点】温度超参数

总结一下温度超参数当分类结果正确时，当temperature越小时，softmax输出各类别的分数差别越大，loss越小。

sdbhewfoqi·2023-08-29 03:34

PyTorch DataLoader 报错 “DataLoader worker exited unexpectedly“ 的解决方案

一、代码运行日志C:\Users\Administrator\anaconda3\envs\limu\python.exeG:/PyCharmProjects/limu-d2l/ch03/softmax_regression.pyTraceback

枯木何日可逢春·2023-08-29 02:39

机器学习，深度学习一些好文

文章目录1、CNN1.1、卷积层：1.2、池化层：1.3、全连接层：1.4、Softmax：2、激活函数3、Dropout4、反向传播4.1计算图、手推反向传播4.2、梯度下降与反向传播4.3、学习率α

一只菜得不行的鸟·2023-08-28 13:18

前向传播与反向传播涉及到的知识点

激活函数MP模型3.优秀的激活函数的特点4.常见的激活函数a）Sigmoid（）函数图像特点b）Tanh（）函数c）Relu（）函数d）LeakyRelu函数五、损失函数1.均方误差2.自定义3.交叉熵4.softmax

孤狼灬笑·2023-08-28 12:48

2.4mnist手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)

手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)目录2.4mnist手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)概述分类任务的损失函数Softmax

aiAIman·2023-08-28 10:59

手写数字识别之损失函数

目录交叉熵手写数字识别之损失函数分类任务的损失函数Softmax函数交叉熵的简单理解：真实分布与非真实分布的交叉，完全对应，熵为0交叉熵的代码实现交叉熵给定一个策略,交叉熵就是在该策略下猜中颜色所需要的问题的期望值

ZhangJiQun&MXP·2023-08-28 10:58

TensorFlow二元-多类-多标签分类示例

二元分类简述逻辑回归二元交叉熵二元分类架构案例：逻辑回归预测获胜团队多类分类简述Softmax函数分类交叉熵多类分类架构案例：预测航天飞机散热器位置案例：创建字符识别模型多标签分类案例：构建电影类型标签模型参阅

亚图跨际·2023-08-27 16:20

word2vec 2种训练模式

__________输入________优化方法：NegativeSample（负采样）HierachicalSoftmax

程非池的小软·2023-08-27 08:21

基础神经网络“组件”----激励函数

tf.nn.softmax(logits,dim=-1,name=None)作用：计算softmax激活值参数:logits:非空的tens

采香行处蹙连钱·2023-08-27 01:11

torch.nn.functional.cross_entropy使用

具体地说，F.cross_entropy函数与nn.CrossEntropyLoss类是相似的，但前者更适合于控制更多的细节，并且不需要像后者一样在前面添加一个Softmax层。函数原型为：F.cro

lqjun0827·2023-08-26 16:13

激活函数总结（十九）：激活函数补充(ISRU、ISRLU)

2.2InverseSquareRootLinearUnit(ISRLU)激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax

sjx_alo·2023-08-26 13:11

回归算法学习笔记——线性回归、随机梯度（SGD、BGD）、逻辑回归（牛顿法）、Softmax回归算法、L1/L2正则化、Ridge、Lasso、ElasticNet

目录线性回归梯度下降算法构建损失函数梯度下降法LogisticRegression算法sigmoid函数构造目标函数构造损失函数-极大似然估计梯度下降多分类问题优化算法：牛顿法切线法另一种理解方式改进：拟牛顿法SoftmaxRegression

XuZhiyu_·2023-08-26 11:45

深度学习-softmax

1.基本概念softmaxregression是logisticsregression的一般形式，两者都用于解决分类问题。

不烫的热水袋·2023-08-26 04:58

损失函数介绍

用softmax，就可以将一个输出值转换到概率取值的一个范围。

深浅卡布星·2023-08-26 00:13

机器学习之softmax

Softmax是一个常用于多类别分类问题的激活函数和归一化方法。它将一个向量的原始分数（也称为logits）转换为概率分布，使得每个类别的概率值在0到1之间，同时确保所有类别的概率之和等于1。

奋进的大脑袋·2023-08-25 14:11

深度学习基础

常用操作3.梯度下降算法4.反向传播4.1完整的反向传播过程4.2代码演示5.网络结构--全连接层6.激活函数6.1激活函数-Sigmoid6.2激活函数-tanh6.3激活函数-Relu6.4激活函数-Softmax7

@kc++·2023-08-23 20:10

激活函数总结（十七）：激活函数补充(PELU、Phish)

激活函数2.2Phish激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax

sjx_alo·2023-08-23 17:24

激活函数总结（十四）：激活函数补充(Gaussian 、GCU、ASU)

2.3AmplifyingSineUnit(ASU)激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax

sjx_alo·2023-08-23 17:53

AI_Start2.1_神经网络入门

并书写至文档中1.1.神经网络1.权重，W2.特征，X，类似于房屋面积，价格等3.激活函数，引入非线性化4.偏置，可以让其不从零点出发1.2一个神经网络的例子1.3多神经元例子--多分类问题1.4加上Softmax2.0

望望明月·2023-08-22 14:17

深度学习基本理论上篇：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播）、深度学习面试

1、MLP、FCN、DNN三者的关系？多层感知器MLP，全连接网络，DNN三者的关系？三者是不是同一个概念？FCN：FullyConnectedNeuralNetwork，全连接神经网络，也称为密集连接神经网络，其每个节点都与上一层的所有节点相连，也就是说每个神经元都和上一层所有的神经元都有连接，是最简单的神经网络结构，它不一定要求有隐藏层。MLP：Multi-LayerPerceptron，多层

会害羞的杨卓越·2023-08-22 09:14

和李沐大神一起动手学深度学习笔记2——Softmax 回归

Softmax回归Softmax回归是一个多类分类模型，使用Softmax操作子可以得到每个类的预测置信度(概率)，使用交叉熵来衡量预测和标号的区别。

a_Janm·2023-08-22 02:27

【李沐】3.5、softmax回归的从0开始实现

注意：把每个像素位置看作⼀个特征#导入PyTorch库importtorch#从IPython库中导入display模块，用于在交互式环境中显示内容fromIPythonimportdisplay#从d2l.torch模块中导入torch作为d2l的别名，方便后续使用d2l库中的功能fromd2limporttorchasd2l#定义批次大小batch_size=256#使用d2l库中的load_

守望↪星空·2023-08-21 05:51

【李沐第三章】3.6、softmax回归的简单实现

1、初始化模型参数#PyTorch不会隐式地调整输入的形状。因此，#我们在线性层前定义了展平层（flatten），来调整网络输入的形状net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,10))definit_weights(m):iftype(m)==nn.Linear:nn.init.normal_(m.weight,std=0.01)#对模型的权重进行初

守望↪星空·2023-08-21 05:51

学习记录——FLatten Transformer

线性注意力通过两个独立的映射函数来近似Softmax操作，具有线性复杂度，能够很好地解决视觉Transform

Chaoy6565·2023-08-21 03:58

深度学习loss变为nan的问题

精度缓慢增大，但是突然loss就Nan了，我想应该不是样本问题也不是梯度爆炸或者loss中有除0吧，毕竟都训练了100epoch了最终发现问题：之前代码为：predict=torch.log(torch.softmax

猴子2333·2023-08-20 16:23

激活函数总结（十三）：Tanh系列激活函数补充(LeCun Tanh、TanhExp)

激活函数2.2TanhExp激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax

sjx_alo·2023-08-20 00:06

常用激活函数及其优缺点的总结与比较

文章目录1、sigmoid2、Tanh3、ReLU4、LeakyReLU5、Softmax1、sigmoid优点：将很大范围内的输入特征值压缩到0~1之间，适用于将预测概率作为输出的模型；缺点：1）当输入非常大或非常小的时候

masterleoo·2023-08-19 14:29

理解softlabel的好处

从标签平滑和知识蒸馏理解SoftLabel-极市社区从softmax的损失函数曲线上理解，hardlabel监督下，由于softmax的作用，one-hot的最大值位置无限往1进行优化，但是永远不可能等于

江汉似年·2023-08-19 14:56

深度学习入门初探——C语言版的softmax实现

回归问题简言之就是根据某个输入来预测或计算出一个数值的结果，基本上使用的就是恒等函数；而分类问题是数据属于哪一个类别的问题，二分类和多分类等，使用的是softmax函数。

clyfk·2023-08-19 03:28

激活函数总结（十一）：激活函数补充(Absolute、Bipolar、Bipolar Sigmoid)

2.3BipolarSigmoid激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax

sjx_alo·2023-08-18 16:45

激活函数总结（十）：激活函数补充(Identity、LogSigmoid、Bent Identity)

2.3BentIdentity激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax

sjx_alo·2023-08-18 16:45

激活函数总结（九）：Softmax系列激活函数补充(Softmin、Softmax2d、Logsoftmax)

激活函数总结（九）：Softmax系列激活函数补充1引言2激活函数2.1Softmin激活函数2.2Softmax2d激活函数2.3Logsoftmax激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数

sjx_alo·2023-08-18 16:15

激活函数总结（十二）：三角系列激活函数补充(Sinusoid、Cosine、Arcsinh、Arccosh、Arctanh)

激活函数2.3Arc系列激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax

sjx_alo·2023-08-18 16:14

YOLOv2和YOLOv3基础

目录v2改进网络结构先验框感受野V3多scale残差网络架构先验框softmax层代替v2改进网络结构先验框感受野V3多scale残差网络架构先验框softmax层代替

醋酸洋红就是我·2023-08-18 14:38

神经网络适用于分类问题的最后一层-Softmax和交叉熵损失介绍及梯度推导

这里有一个定式：凡是采用Softmax+CrossEntrop

宇日辰·2023-08-18 12:46

基于机器学习softmax回归训练多分类的深度神经网络结构模型

分类问题机器学习在监督学习领域主要解决两个问题，其中一个问题是分类问题，分类问题分为二分类问题还有多分类问题，而二分类问题相对来说很好解决，我们只需要构建输出层有一个神经元的神经网络，然后结合sigmoid函数，这样我们的神经网络就可以实现二分类问题。而神经网络的多分类问题就不是这样简单，假如我们要解决三分类的问题，那么我们构建神经网络的时候，我们需要建立一个输出层为三个神经元的神经网络，然后配合

幻风_huanfeng·2023-08-18 12:15

神经网络基础-神经网络补充概念-54-softmax回归

概念Softmax回归（SoftmaxRegression）是一种用于多分类任务的机器学习算法，特别是在神经网络中常用于输出层来进行分类。它是Logistic回归在多分类问题上的推广。

丰。。·2023-08-18 12:14

动手学深度学习-pytorch版本（二）：线性神经网络

经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为线性神经网络1.1线性回归回归(regression)是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。

Robot_Yue·2023-08-18 12:30

前馈神经网络回归测试

深度学习实验，刚开始的时候，一般都有logistic和softmax回归测试例子，接下来的前馈神经网络、卷积神经网络也有回归测试。

satadriver·2023-08-18 08:11

机器学习编译系列---张量程序抽象

直观地，图中的linear、add、relu、linear、softmax均为元张量函数。机器学习编译

学弟·2023-08-18 07:24

Naive Softmax&Negative Sampling

NaiveSoftmax&NegativeSampling1NaiveSoftmax引入两个向量：对于词汇表V\mathbf{V}V(vocabulary)中的每个单词w，当www是center单词的时候

扬州小栗旬·2023-08-17 17:07

机器学习｜Softmax 回归的数学理解及代码解析

机器学习｜Softmax回归的数学理解及代码解析Softmax回归是一种常用的多类别分类算法，适用于将输入向量映射到多个类别的概率分布。

宇仔TuT·2023-08-17 16:28

李沐动手学深度学习：softmax回归的从零开始实现

importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatach_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batach_size)num_input=784#图片的尺寸：28*28num_output=10#10个类别W=torch.normal(0,0.01,

一个小猴子｀·2023-08-16 12:02

深度学习自然语言处理之卷积神经网络CNN理论与实践

概括大体上简单的卷积神经网络是下面这个网络流程：来自CNNpaper笼统的说：文本通过EmbedingLayer后，再通过一些filters进行过滤，对结果进行maxPooling，再经过线性层映射到类别上，最后经过Softmax

城市中迷途小书童·2023-08-16 05:07

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