SoftMax 第12页

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-textcnn

本文目录概念引入摘要大意TextCNN模型的结构正则化手段该模型的超参数研究成果概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax的推导word2evcglove摘要大意在使用简单的

丰。。·2023-08-16 04:05

【图像分类】理论篇（3）交叉熵损失函数的理解与代码实现

假设我们当前有两个模型（参数不同)，这两个模型都是通过sigmoid/softmax的方式得到对于每个预测结果的概率值:模型1：预测值真实值是否正确0.30.30.4001（猪）√0.30.40.3010

TechMasterPlus·2023-08-15 17:03

交叉熵和torch.nn.CrossEntropyLoss() 学习笔记

交叉熵原理二、Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数1.Softmax()2.LogSoftmax()2.NLLLoss()4.CrossEntropy()参考资料前言分开定义softmax

稚晖君的小弟·2023-08-15 07:53

[PaddlePaddle] [学习笔记] [上] 手写数字识别（Warning:: 0D Tensor cannot be used as ‘Tensor.num、全流程、softmax、问题）

完整代码地址：Paddle_MNIST_Classification如果对你有帮助，请⭐️一下。1.概述我们尝试使用与房价预测相同的简单神经网络解决手写数字识别问题，但是效果并不理想。原因是手写数字识别的输入是28×2828×2828×28的像素值，输出是0-9的数字标签，而线性回归模型无法捕捉二维图像数据中蕴含的复杂信息，如下图所示。无论是牛顿第二定律任务，还是房价预测任务，输入特征和输出预测值

Le0v1n·2023-08-15 05:36

激活函数总结（六）：ReLU系列激活函数补充(RReLU、CELU、ReLU6)

激活函数2.3ReLU6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·2023-08-15 01:25

激活函数总结（五）：Shrink系列激活函数补充(HardShrink、SoftShrink、TanhShrink)

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

sjx_alo·2023-08-15 01:24

激活函数总结（七）：激活函数补充(Softsign、Threshold、Sinc)

)激活函数2.3Sinc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·2023-08-15 01:54

LLM - Transformer && LLaMA2 结构分析与 LoRA 详解

Transformer结构◆Input、OutputEmbedding◆PositionEmbedding◆Multi-Head-Attention◆ADD&Norm◆FeedForward◆Linear&Softmax2

BIT_666·2023-08-14 20:38

pytorch 基本操作（五）——激活函数和梯度

激活函数和梯度激活函数Sigmod激活函数TanhReLusoftmaxLossFunctionlossL2-norm梯度autograd向后传播backwardSoftmax举例激活函数激活函数（ActivationFunction

WuRobb·2023-08-14 15:50

浅谈LLAMA2核心函数generate源码

用于调整模型的softmax输出层中预测词的概率。softmax函数:p(xi)=exi∑j=1Vexjp\left(x_i\right)=\frac{e^{x_i}}{\sum

余俊晖·2023-08-14 05:58

Softmax Strategy

1.epsilon-greedystrategy111112.UCBstrategy2223.Softmaxstrategy3334.Gradientstrategy444References[1]科学网

Tancenter·2023-08-14 02:09

Quasi-Dense Similarity Learning for Multiple Object Tracking 详细解读

CV矿工·2023-08-14 01:52

Softmax回归

Softmax回归是一种用于多分类问题的模型，该模型可以看成是逻辑回归的拓展，因为其使用的损失函数也是cross-entropyloss(交叉熵)，但与逻辑回归不同的是，其损失函数是一种多分类形式。

没天赋的学琴·2023-08-14 00:34

c++矩阵连乘的动态规划算法并输出_AI自然语言处理算法岗常见面试题(一)

从隐藏层到输出的Softmax层的计算有哪些方法？层次softmax负采样层次softmax流程？

weixin_39521808·2023-08-13 22:25

JudeArcturus·2023-08-13 13:17

OneFlow 中的 Softmax

Softmax是深度学习模型中的常见算子。PyTorch的Softmax算子直接调用cuDNN的接口。

图波列夫·2023-08-11 20:26

图像分割场景中四种常见的损失函数（附代码）

图像分割场景中四种常见的损失函数一交叉熵损失加权交叉熵BCELoss二FocalLoss三Dice系数DiceLossIOULOSS四Jaccard系数五Tversky系数六Lovasz-SoftmaxLoss

桑_榆·2023-08-11 18:02

动手学深度学习（三）线性神经网络—softmax回归

softmax回归和线性回归一样也是将输入特征与权重做线性叠加，但是softmax回归的输出值个数等于标签中的类别数，这样就可以用于预测分类问题。

向岸看·2023-08-11 10:27

【深度学习笔记】TensorFlow 常用函数

目录1tf.nn.sigmoid2tf.nn.relu3tf.nn.softmax4tf.math.reduce_s

洋洋Young·2023-08-10 21:37

MachineLearningWu_14/P65-P69_Multiclass

而实际生活中会有很多问题是多分类问题，例如MNIST手写数字识别，从特征空间上来看，二分类和多分类的区别在于边界函数的不同，但是表现在实际的神经网络的代码中，只是最后一层采用的激活函数不同，从sigmoid变成了softmax

樱木之·2023-08-10 08:26

【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（十四）：多层感知机

AI学习目录汇总1、多层感知机网络结构1.1线性模型：softmax回归在前面介绍过，使用softmax回归来处理分类问题时，每个输出通过都一个仿射函数计算，网络结构如下，输入和输出之间为全链接层：1.2

郭老二·2023-08-10 07:17

现代C++中的从头开始深度学习【2/8】：张量编程

具体来说，我们将讨论：什么是张量如何在C++中定义张量如何计算张量运算张量约简和卷积在本文的最后，我们将实现Softmax作为将张量应用于深度学习算法的说明性示例

无水先生·2023-08-09 22:01

【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（十三）：softmax回归的简洁实现

AI学习目录汇总1、加载数据集Fashion-MNIST数据集中包含10个类别，分别为t-shirt（T恤）、trouser（裤子）、pullover（套衫）、dress（连衣裙）、coat（外套）、sandal（凉鞋）、shirt（衬衫）、sneaker（运动鞋）、bag（包）和ankleboot（短靴）。下载并加载Fashion-MNIST数据集importtorchfromtorchimpo

郭老二·2023-08-09 09:43

《动手学深度学习+PyTorch》3.9多层感知机（MLP）从零开始实现学习笔记

文章目录前言一、引入库二、步骤1.读取数据2.参数设置2.激活函数3.损失函数4.训练模型总结前言我们已经学习了包括线性回归和softmax回归在内的单层神经网络。然而深度学习主要关注多层模型。

稚晖君的小弟·2023-08-09 09:12

【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（十二）：从零开始实现softmax回归

AI学习目录汇总1、什么是特征？对于图像算法，每个像素可以视为一个特征，例如图像的分辨率为28x28，则有784个特征。而且常常将二维的图像像素矩阵展开为长度为784的向量。2、权重和偏置的规模本例中，将使用Fashion-MNIST数据集，它是一个服装分类数据集，可以将服装分为10个类别。输入图像的分辨率为28x28，即特征是长度为784的向量，输出是长度为10的向量，如何用一组仿射函数来表示？

郭老二·2023-08-09 09:10

CNN实现对CIFAR-10数据集的识别

最后再用均值池化得到10个特征，输入softmax实现分类。

琅琊天瀚泉·2023-08-08 04:21

7_分类算法—逻辑回归

1Logistic回归（二分类问题）1.1sigmoid函数1.2Logistic回归及似然函数（求解）1.3θ参数求解1.4Logistic回归损失函数1.5LogisticRegression总结2Softmax

少云清·2023-08-07 21:20

【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（十一）：分类问题-softmax回归

AI学习目录汇总1、线性回归和softmax回归的区别1）连续值与离散值线性回归模型，适用于输出为连续值的情景。softmax回归模型，适用于输出为离散值的情景。例如图像类别，就需要对离散值进行预测。

郭老二·2023-08-07 19:16

Softmax 回归

虽然称作Softmax回归，但本质上Softmax处理的是分类问题。

砥砺前行的人·2023-08-07 16:05

关于softmax，cross entropy，三层全连接的导数计算以及反向传播

在本文中，我们主要介绍softmax，softmax+crossentropy，三层全连接的导数计算和反向传播softmax定义：S(ai)=eai∑j=1NeajS(a_i)=\frac{e^{a_i

UpCoderXH·2023-08-07 09:44

[深度学习]Softmax 交叉熵

这就是我们接下来要说的softmax函数的作用softmax函数的定义如下所示：我们可以看到softmax函数相当于做了一

UpCoderXH·2023-08-07 09:42

[源码和文档分享]基于MNIST的手写数字识别

分了两个模型SoftmaxModelCNNMmodel使用框架Keras1mnist数据数据集获取方式一：使用tf.contrib,.learn模块加载mnist数据集（弃用），如下参考文档和完整的文档和源码下载地址

ggdd5151·2023-08-06 07:28

batch_softmax_loss

每个用户抽取一定数量的困难负样本，然后ssmdefbatch_softmax_loss_neg(self,user_idx,rec_user_emb,pos_idx,item_emb):user_emb

Python ml·2023-08-05 18:41

2018-10-28

机器学习之Softmax回归模型Softmax在机器学习中有非常广泛的应用，但是刚刚接触机器学习的人可能对Softmax的特点以及好处并不理解，其实你了解了以后就会发现，Softmax计算简单，效果显著

蒲虹宇·2023-08-05 17:50

机器学习&&深度学习——卷积神经网络（LeNet）

一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——池化层订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助卷积神经网络（LeNet）引言LeNet模型训练小结引言之前的内容中曾经将softmax

布布要成为最负责的男人·2023-08-05 06:21

2019-04-22 《Attention Is All You Need》

....我把文章关于这个Transformer的叙述顺序稍微调整了下，首先是文中介绍了ScaledDot-ProductAttention的机制，其实就是Key和Query作矩阵乘法，Scale之后作Softmax

卢晨耀·2023-08-05 00:32

Attention Is All You Need

ScaledDot-ProductAttention）3.2.2Multi-HeadAttention3.2.3Attention在我们模型中的应用3.3Position-wise前馈网络3.4EmbeddingsandSoftmax

Airs_Gao·2023-08-04 22:24

《深度学习之PyTorch物体检测实战》读书笔记（二）神经网络的基本组成

Softmax函数用于多分类问题。池化层用

pzb19841116·2023-08-03 18:02

GoogleLeNet Inception V1

文章目录InceptionV1InceptionModulenativeversionInceptionmodulewithdimensionalityreduction1*1网络的降维说明多个Softmax

新兴AI民工·2023-08-03 17:43

ncnn的softmax

ncnn里面可以直接调用softmax函数，如下面ncnn::Layer*softmax=ncnn::create_layer("Softmax");ncnn::ParamDictpd;pd.set(0,1

蓝羽飞鸟·2023-08-03 08:32

PyTorch 体验感悟

Keras，也不能随意调换（如Batch)然后说一下Pytorch的特点：在模型架构上，虽然两者都有许多共同的函数方法：Conv2D,Sequential,Batchnorm1d,Flatten,Relu,Softmax

mikewzp·2023-08-03 04:20

机器视觉

机器视觉导论图像分类线性分类器K折交叉验证全连接神经网络多层感知器（全连接神经网络）激活函数SOFTMAX和交叉熵计算图与反向传播再谈激活函数Adam算法Xavier初始化（应用于sigmoid函数）HE

王梦辰今天背单词了吗·2023-08-01 03:18

计算机视觉（五）深度学习基础

文章目录深度学习基础卷积神经网络与传统神经网络区别深度学习与神经网络的区别目标函数选择合适的目标函数Softmax层改进的梯度下降梯度消失的直观解释激活函数学习步长SGD的问题Momentum动量NesterovMomentumAdagradRMSpropAdam

_企鹅_·2023-07-31 06:16

如何快速看出矩阵乘法的时间复杂度

以AttentionScore的计算为例Attn(K,Q,V)=Softmax(Q⋅KT/d)⋅VAttn(K,Q,V)=Softmax(Q\cdotK^T/\sqrt{d})\cdotVAttn(K,

_LvP·2023-07-31 06:40

多分类问题-Softmax Classifier分类器

概率分布：属于每一个类别的概率总和为0，且都>=0，n组类别需要n-1个参数就能算出结果数据预处理loss函数crossentropyloss()函数CrossEntropyLossLogSoftmax

Yuerya.·2023-07-30 16:26

[学习笔记]动手学深度学习v2

数据预处理4.1数据操作实现4.2数据预处理4.3数据操作QA5.线性代数5.2线性代数实现7.自动求导8.线性回归8.2基础优化算法8.3线性回归的从零开始实现8.4线性回归的简洁实现8.5线性回归QA9.Softmax

N刻后告诉你·2023-07-30 16:15

信息熵、KL散度、交叉熵、softmax函数学习小记

1.信息熵简介：描述一组样本的不确定程度。公式：H(x)=−∑i=1nP(xi)logP(xi)H(x)=-\sum_{i=1}^{n}P(x_{i})logP(x_{i})H(x)=−∑i=1nP(xi)logP(xi)例如一组样本：样本1国庆假期选择出游的概率样本2国庆假期选择出游的概率张三0.2JackZhang0.6李四0.2EricLi0.1王五0.2VickyWang0.1赵六0.2N

电子云与长程纠缠·2023-07-30 12:13

Softmax 和交叉熵损失函数

目录Softmax函数交叉熵损失函数学习率衰减策略Softmax函数Softmax函数函数是机器学习和深度学习中相当常用到的函数，它的公式如下:softmax(S)=esk∑jesjsoftmax(S)

凡心curry·2023-07-30 10:56

Vision Transformer （ViT）：图像分块、图像块嵌入、类别标记、QKV矩阵与自注意力机制的解析

包括图像分块（ImagePatching）、图像块嵌入（PatchEmbedding）、类别标记、（class_token）、QKV矩阵计算过程、余弦相似度（cosinesimilarity）、Softmax

_养乐多_·2023-07-30 07:19

Softmax是罪魁祸首，影响所有Transformer

©作者|机器之心编辑部来源|机器之心「大模型开发者，你们错了。」「我发现注意力公式里有个bug，八年了都没有人发现。所有Transformer模型包括GPT、LLaMA都受到了影响。」昨天，一位名叫EvanMiller的统计工程师的话在AI领域掀起了轩然大波。我们知道，机器学习中注意力公式是这样的：自2017年Transformer问世，这个公式已被广泛使用，但现在，EvanMiller发现这个公

PaperWeekly·2023-07-29 16:10

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