SoftMax 第14页

动手学深度学习——softmax回归（原理解释+代码详解）

目录1.softmax回归1.1分类问题1.2网络架构1.3全连接层的参数开销1.4softmax运算1.5小批量样本的矢量化1.6损失函数1.6.1对数似然1.6.2softmax及其导数1.6.3交叉熵损失

緈福的街口·2023-07-16 22:29

动手学深度学习——softmax回归的从零开始（代码详解）

目录1.softmax回归的从零开始实现1.1初始化模型参数1.2定义softmax操作1.3定义模型1.4定义损失函数1.5分类精度1.6训练1.7预测1.8小结1.softmax回归的从零开始实现引入

緈福的街口·2023-07-16 22:24

二分类任务为什么常见用softmax而不是sigmoid

在搭建深度学习模型处理二分类任务的时候，我们常常想到的是定义模型一个输出，然后sigmoid激活输出结果，映射到0-1之间，然后二分类交叉熵损失函数进行训练即可，但是我常常看到的很多别人写的工程代码中，二分类他们都是定义2个输出，然后softmax

Guapifang·2023-07-16 12:20

基于FPGA的softmax函数优化及实现

文章目录前言优化方案测试数据产生及Matlab结果处理流程工程说明功耗与面积标准softmax函数功耗与面积总结前言FPGA异构计算是一个趋势，在AI推理、深度学习中广泛使用FPGA进行加速，减小系统延迟

AI浪潮下FPGA从业者·2023-07-16 09:22

tensorflow softmax输出只有0或1

原tensorflowsoftmax输出只有0或12017年12月07日11:21:52HaHa_33阅读数：1658softmax层输出理应是0~1的小数，一旦只输出0或1，那表明模型对自己的判断相当

菜的真真实实·2023-07-16 07:33

CrossEntroy的计算

tensorflow2.0+中提供了计算方法：y_true=tf.constant([[0,1,0],[0,0,1]])#这里的y_pred是经过softmax激活函数运算后的值y_pred=tf.constant

zzm8421·2023-07-16 05:27

第八章：SegNet——一个用于强大的语义像素级标注的深度卷积编码-解码架构

SegNet由一系列编码器和相应的解码器堆栈组成，解码器堆栈将输入到一个softmax分

Joney Feng·2023-07-15 11:30

PyTorch深度学习实战（4）——常用激活函数和损失函数详解

PyTorch深度学习实战（4）——常用激活函数和损失函数详解0.前言1.常用激活函数1.1Sigmoid激活函数1.2Tanh激活函数1.3ReLU激活函数1.4线性激活函数1.5Softmax激活函数

盼小辉丶·2023-07-15 08:59

人脸表情识别

目录1.前言2.1卷积神经网络基本原理2.1.1局部感受野2.1.2权值共享2.2卷积神经网络的特性2.2.1卷积层2.2.2池化层2.2.3全连接层2.3激活函数2.3.1ReLU函数2.3.2Softmax

进步小白·2023-07-15 01:43

【LLM】大模型中的温度系数是啥玩意

文章目录一、LLM中的温度系数二、代码举例Reference一、LLM中的温度系数temperature参数控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性，调整模型的softmax输出层中预测词的概率；其值越大

山顶夕景·2023-07-15 00:43

各种激活函数, 图像, 导数及其特点

文章目录sigmoid特点缺点sigmoid导数tanh特点导数Relu导数优点缺点LeakyRelu(PRelu)导数特点ELU导数特点SELU导数特点SoftMax导数特点本人博客:https://

小夏refresh·2023-07-14 23:02

深度学习疑难面经整理

目录1.神经网络输出均值为0的好处2.softmax输入很小时，导致概率接近于0，可能产生数值不稳定的问题，怎么解决？3.为什么交叉熵损失函数要对概率加一个log？

CVplayer111·2023-07-14 19:42

常用分类损失CE Loss、Focal Loss及GHMC Loss理解与总结

公式二分类二分类的CELoss公式如下，其中，：正样本数量，：负样本数量，：真实值，：预测值多分类在计算多分类的CELoss时，首先需要对模型输出结果进行softmax处理。公式如下，其中，：模型输出

chen_zn95·2023-07-14 12:39

详解Python中常用的激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU等)

激活函数定义二、梯度消失与梯度爆炸1.什么是梯度消失与梯度爆炸2.梯度消失的根本原因3.如何解决梯度消失与梯度爆炸问题三、常用激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.LeakyReLU5.ELU6.softmax7

·2023-07-14 10:15

注意力机制[矩阵]

上图中A’为a11,a12,a13,a14…经过softmax后

the animal·2023-07-14 07:53

[PyTorch][chapter 44][时间序列表示方法3]

由于word2vec的作者TomasMikolov其主要知识点目录：word2vec基本思想Skip-gramcbowHierarchicalsoftmaxNegativesamplingSubsamplingofFrequentwords

明朝百晓生·2023-07-13 20:59

机器学习30：《推荐系统-III》使用 TensorFlow 构建电影推荐系统

具体而言，包括探索电影数据，训练矩阵分解模型，检查嵌入，矩阵分解中的正则化，Softmax模型训练等内容。

Jin_Kwok·2023-07-13 20:55

Pytorch深度强化学习1-2：详解K摇臂赌博机模型和ϵ-贪心算法

目录0专栏介绍1K-摇臂赌博机2ϵ\epsilonϵ-贪心算法3softmax算法4Python实现与分析0专栏介绍本专栏重点介绍强化学习技术的数学原理，并且采用Pytorch框架对常见的强化学习算法、

Mr.Winter`·2023-07-13 17:57

2019-08-08https://www.leiphone.com/news/201711/aNw8ZjqMuqvygzlz.html

（雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论编译也有同感，关于对抗性样本的更早文章可以看这里）用softmax前的值，不用后面的值，因为增大softmax后的某一类类别概率的最简单的办法不是让增加这一类的概率

我不懂你教不·2023-06-23 19:41

一种快速的幂运算方法（底数是自然数e，指数是浮点数）

例如在SoftMax层通

Yemiekai·2023-06-23 14:16

大模型基础之神经网络

softmax输出层，用来解决

只要开始永远不晚·2023-06-23 08:20

【深度学习】6-4 卷积神经网络 - CNN的实现

CNN的实现网络的构成是“Convolution-ReLU-Pooling-Affine-ReLU-Affine-Softmax”，我们将它实现为名为SimpleConvNet的类。

loyd3·2023-06-23 07:26

基础学习——关于卷积层的记录

指定卷积核二维卷积操作、nn.Conv2d卷积层基础学习——读txt数据、字符串转list或数组、画PR曲线、画Loss曲线文章目录系列文章目录前言一、功能层1、池化层2、nn.BatchNorm2d()3、全连接层4、softmax

Chaoy6565·2023-06-22 22:44

神经网络笔记

多分类问题Softmax高级优化算法AdamAlgorithmIntuition每个参数有不同的学习率卷积层每个神经元只看前一层输入的一部分原因：1.更快的计算2.需要更少的训练数据（不容易过度拟合）模型评估成本函数分类训练集用来训练参数

zhazhawoaini·2023-06-22 08:07

卷积神经网络之全连接层

往期回顾：神经网络之卷积和池化(一)神经网络之卷积和池化(二)大多数内容来源于：卷积神经网络中的全连接层全连接层的作用是：连接所有的特征，将输出值送给分类器(如softmax分类器)，其将卷积输出的二维特征图转化成

北木.·2023-06-22 07:13

人脸识别损失函数(Center-Loss、A-Softmax、AM-Softmax、ArcFace)

参见：人脸识别损失函数(Center-Loss、A-Softmax、AM-Softmax、ArcFace)-知乎

张博208·2023-06-22 04:22

Softmax 函数和它的误解

来源：深度学习爱好者CV技术指南本文约1300字，建议阅读6分钟本文为你从全方位介绍Softmax函数。

数据派THU·2023-06-22 00:07

第四章.误差反向传播法—ReLU/Sigmoid/Affine/Softmax-with-Loss层的实现

第四章.误差反向传播法4.2ReLU/Sigmoid/Affine/Softmax-with-Loss层的实现1.ReLU层1).公式2).导数：3).计算图：4).实现：classReLU:def__

归途^ω^·2023-06-20 20:36

【深度学习】4-3 误差反向传播法 - Affine/Softmax层的实现

Affine层神经网络的正向传播中进行的矩阵的乘积运算(也就是Y=np.dot(X,W)+B)在几何学领域被称为“仿射变换”。因此，这里将进行仿射变换的处理实现为“Affine层”。几何中，仿射变换包括一次线性变换和一次平移，分别对应神经网络的加权和运算与加偏置运算。下面考虑上面计算图的反向传播，可以得到下面的式子：根据上面的式子，尝试画出计算图的反向传播这里要特别注意矩阵的形状，因为矩阵的乘积运

loyd3·2023-06-20 20:34

深度学习--常见激活函数的实现

跃阶函数公式优点缺点应用场景代码实现效果图Sigmoid函数与代码实现公式Sigmoid函数优点Sigmoid函数缺点代码实现效果图ReLu公式优点缺点代码效果图LeakyReLU公式优点缺点代码效果图tanh公式优点缺点应用场景代码效果图Softmax

码上有前·2023-06-20 13:55

基于Tensorflow搭建卷积神经网络CNN（服装分类）保姆及级教程

搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。

阿松丶·2023-06-20 02:39

基于Tensorflow搭建卷积神经网络CNN（新冠肺炎医学图像识别）保姆及级教程

搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。

阿松丶·2023-06-20 02:38

一文详解Softmax的性质与Self-Attention初步解析

概述最近研究超平面排列(HyperplaneArrangement)问题的时候，发现ReLU有其缺陷，即举例来说，ReLU无法使用单一的超平面将分离的所有数据，完整的输出，即只会输出半个空间映射的数据，而另一半空间的数据被置为0;ReLU要完整的映射输入空间的所有数据需要至少3个节点才能办到，比如在2维的输入空间上，当只有2个节点时构成的超平面排列将输入空间划分4个区域，其中其中一定有一个区域全部

_pinnacle_·2023-06-19 12:06

【深度学习入门：基于Python的理论与实现】

文章目录感知机神经网络从感知机到神经网络神经网络的例子复习感知机激活函数登场激活函数sigmoid函数阶跃函数的实现sigmoid函数的实现sigmoid函数和阶跃函数的比较ReLU函数3层神经网络的实现符号确认代码实现输出层的设计恒等函数和softmax

CaraYQ·2023-06-18 18:09

【无标题】

文章目录神经网络的推理神经网络的推理的全貌图层的类化及正向传播的实现神经网络的学习损失函数导数和梯度链式法则计算图乘法节点分支节点Repeat节点Sum节点MatMul节点梯度的推导和反向传播的实现Sigmoid层Affine层SoftmaxwithLoss

CaraYQ·2023-06-18 18:38

深度学习笔记1——CNN识别黑白手写数字

文章目录摘要手写数字数据集（MNIST）卷积神经网络（ConvolutionNeuralNetwork,CNN）模型架构搭建Softmax函数和CrossEntropy损失函数Adam优化器构造数据迭代器训练

自宅警备喵·2023-06-18 18:36

出现Nan

的数据的id，剔除，简单粗暴代码原因：数据本身就存在0值，代码在执行过程中将其置为分母注意：很多代码都存在隐式除0操作，因为现成的损失函数有不少采用了log函数，如CrossEntropyLoss和log_softmax

guanghuixu·2023-06-18 09:09

深度学习（22）——YOLO系列

非极大值抑制)2.4优缺点3.YOLOv23.1相较于v1改进点3.2网络结构3.3感受野3.4特征融合的方法3.5夸夸v24.YOLOv34.1在v2的基础上的改进4.2网络结构4.3anchor设计4.4softmax

柚子味的羊·2023-06-18 08:05

d2l_第四章学习_Classification/Softmax Regression

x.1Classification分类问题理论x.1.1Classification和Regression的区别注意，广义上来讲，Classification/SoftmaxRegression和LinearRegression

樱木之·2023-06-17 07:27

吴恩达471机器学习入门课程2第2周——手写数字识别（0到9）

手写数字识别的神经网络0-91、导包2、ReLU激活函数3-Softmax函数4-神经网络4.1问题陈述4.2数据集4.2.1可视化数据4.3模型表示批次和周期损失(cost)4.4预测使用神经网络来识别手写数字

贰拾肆画生·2023-06-16 20:35

logits 与 pre-logits

该输出一般会再接一个softmaxlayer输出normalize后的概率，用于多分类。pre-logits就是一个全连接层+tanh激活函数。

Enzo 想砸电脑·2023-06-16 20:31

中文信息处理（六）—— 神经语言模型与词表示(word2vec)

文章目录1.基于神经网络语言模型1.1几种语言模型对比1.2神经网络语言模型NNLM第一层（输入层）第二层（隐藏层）第三层（输出层）1.3小结2.word2vec2.2.1CBOW基于层次softmax

·2023-06-16 17:32

nn.BCELoss和nn.CrossEntropyloss 总结

nn.CrossEntropyloss总结参考博文如下nn.BCElossnn.CrossEntropyloss总结参考博文如下在参考了这些博文后，终于对损失函数有了一些了解现在总结起来方便以后复习链接1:softmax

今天你码了吗·2023-06-16 13:02

卷积神经网络中的卷积层、池化层、全连接层、softmax

卷积层的作用是提取输入图片中的信息，这些信息被称为图像特征，这些特征是由图像中的每个像素通过组合或者独立的方式所体现，比如图片的纹理特征，颜色特征。卷积操作类似于数学中的卷积，但是更加简单，计算机和我们看到的图像不一样，计算机看到的图像其实就是一个个矩阵，一系列数字，图像有几个通道就由几个矩阵相加而成的。这里的卷积操作是通过卷积核对每个通道的矩阵从左到右（卷积核一般是3x3的矩阵）从上至下进行互相

稻壳特筑·2023-06-16 12:29

【论文翻译】Integration of image quality and motion cues for face anti-spoofing: A neural network approa

Aneuralnetworkapproach【翻译时间】2018.09.04题目：将图像质量和动作线索整合到面部反欺骗：一种神经网络方法3.Theproposedapproach3.1.Autoencoderandsoftmaxclassifier

C小C·2023-06-16 06:43

一文彻底搞懂 Softmax 函数，数学原理分析和 PyTorch 验证

文章目录1.Softmax的定义2.Softmax使用e的幂次的作用2.1代码验证2.2数学原理分析3.解决Softmax的数值溢出问题3.1什么是数值溢出？

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2023-06-15 09:05

【论文】attention is all you need

ScaledDot-ProductAttention）3.2.2多头注意力机制3.2.3模型中注意力的应用3.3职位感知前馈网络（Position-wiseFeed-ForwardNetworks）3.4嵌入和Softmax

unseven·2023-06-15 08:18

解决Indexerror: dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)

问题描述在复现代码时，把batch_size调整为1，结果softmax报以下错误：#SuperSketchNetworklinksaRNNandCNNtogetherwithanattentionlayerinthelastlayer.classSSN

北京地铁1号线·2023-06-14 22:50

大话 triplet loss 损失函数

经常会看到的有pairwiseloss，sampledsoftmaxloss，nce，neg，bpr，hingeloss，tripletloss，crossentropyloss，lambdaloss，

winner8881·2023-06-14 15:27

CS231N作业 A2Q4：ConvolutionalNetworks

“三明治”层——conv-relu-pool/conv-relu4.三层CNN：conv-relu-maxpool-affine-relu-affine-softmax5.空间BN6.groupnormalizationBN

588·2023-06-14 07:49

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