SoftMax 第15页

【机器学习】名词整理

1.2epoch1.3iteration1.4learningrate/学习率1.5loss/损失函数1.6梯度下降法1.7优化器1.8kernel/内核1.9filter/滤波器1.10padding/填充二、激活函数2.1Softmax

半斤烧白_liquor·2023-06-14 02:14

学习笔记之word2vec

文章目录前言一、连续词袋模型CROW和跳字模型Skip-gram二、层序softmax方法三、负采样方法总结前言word2vec的目的是通过探索文字之间的关系，产出牛逼的词向量一、连续词袋模型CROW和跳字模型

听寒哥的话·2023-06-14 00:21

【深度学习】日常笔记4

softmax(o)给出的分布⽅差，并与softmax交叉熵损失l(y,yˆ)的⼆阶导数匹配。Softmax函数可以将一组任意实数值转换为一个概率分布，它的输出值是各个类别的概率估计。

重剑DS·2023-06-13 22:18

机器学习-11 BP神经网络

神经网络的核心思想误差反向传播算法BP网络结构反馈神经网络自组织神经网络神经网络相关概念激活函数Sigmoid函数tanh双曲正切函数ReLU函数LeakyRuLU函数Maxout函数激活函数的选择损失函数Softmax

so.far_away·2023-06-13 04:12

深度学习（Pytorch）：Softmax回归

Softmax简介Softmax回归是一个用于多类分类问题的线性模型，它是从Logistic回归模型演变而来的。Softmax回归与Logistic回归类似，但是输出不再是二元的，而是多类的。

冲鸭嘟嘟可·2023-06-11 16:47

百度Apollo视觉算法解析-视觉车道线检测后处理

postprocessor/denseline/denseline_lane_postprocessor.cc文件中模型预测的是每个点的车道线的四种类型的conf（表示车道线4种位置关系属性），后处理首先做softmax

今天好好吃饭了吗·2023-06-11 14:28

YOLOV3

六：Softmax的改进七：数据的标注一：前言：Yolov3是2018年发明提出的，这成为了目标检测one-stage中非常经典的算法，包含Darknet-53网络结构、anchor锚框、FPN等非常优秀的结构

QTreeY123·2023-06-11 07:25

Transformer Block运算量

的计算复杂度的推导计算，感觉清晰明了，这里做一下记录，先说一下结果，一个TransformerBlock中的乘法运算次数如下（不包含LayerNorm的运算量）：备注：上述计算过程不包含LayerNor和Softmax

胖胖大海·2023-06-10 23:54

[Diffusion] Speed is all your need

只做了4个改动1是对norm采用了groupnorm(GPUshader加速)2采用了GELU(GPUshader加速)3采用了两种attention优化，是partitiallyfusedsoftmax

计算机视觉-Archer·2023-06-10 16:28

SoftMax函数

目录1Softmax的形式2hardmax的特性3softmax和hardmax的相似性4softmax函数概率模型构建5softmax函数优化1Softmax的形式Softmax函数是在机器学习中经常出现的

意念回复·2023-06-10 16:08

Softmax函数

1.Softmax函数的形式。见图一2.通过softmax函数，可以使得P(i)的范围在[0,1]之间。

葫芦在野·2023-06-10 16:06

softmax 函数

https://blog.csdn.net/m0_37769093/article/details/107732606softmax函数如下所示：yi=exp⁡(xi)∑j=1nexp⁡(xj)y_{i

奋斗的小乌龟·2023-06-10 15:31

Python手写数字识别

输出层通常使用softmax函数，将神经网络的输出映射到每个数字类别的概率。训练神经网络通常使用反向传播算法，该算法用于计算网络中每个权重和偏移量的梯度，并用梯度下降算法调整这些参数以最小化损

浩茫·2023-06-10 10:48

2 机器学习知识 Softmax回归 deep learning system

机器学习算法的三个主要部分Thehypothesisclass:模型结构lossfuction损失函数Anoptimizationmethod：在训练集上减小loss的方法多分类问题训练数据：x(i)∈Rn,y(i)∈1,...,kfori=1,...mx^{(i)}\in\mathbb{R}^n,y^{(i)}\in{1,...,k}fori=1,...mx(i)∈Rn,y(i)∈1,...,k

黄昏贩卖机·2023-06-10 04:59

什么是softmax

而softmax回归

QTreeY123·2023-06-10 03:03

softmax之温度系数

1.数学表示这是传统的softmax：qi=exp(zi)∑jexp(zj)q_i=\frac{exp(z_i)}{\sum_jexp(z_j)}qi=∑jexp(zj)exp(zi)或者写：qi=exp

winner8881·2023-06-10 02:50

深度学习(神经网络)

文章目录神经网络历史形式神经元模型（M-P模型）感知器多层感知器误差反向传播算法误差函数和激活函数误差函数二次代价函数交叉熵代价函数激活函数sigmoid函数RELU函数似然函数softmax函数随机梯度下降法批量学习方法在线学习小批量梯度下降法学习率自适应调整学习率

Elsa的迷弟·2023-06-09 18:39

深度学习|1|softmax回归

系列文章目录前言softmax回归(softmaxregression)其实是logistic回归的一般形式，logistic回归用于二分类，而softmax回归用于多分类softmax回归是一个多输出的单层神经网络神经网络

入门两年的练习生·2023-06-09 14:30

深度学习|2|softmax回归pytorch实现iris鸢尾花数据的softmax回归分类任务

iris数据集介绍由统计学家和植物学家RonaldFisher在1936年收集并发布。该数据集中包含了150个样本，其中每个样本代表了一朵鸢尾花（irisflower），并且包含了四个特征（sepallength（花萼长度）、sepalwidth（花萼宽度）、petallength（花瓣长度）和petalwidth（花瓣宽度））以及对应的类别标签（irissetosa、irisversicolor

入门两年的练习生·2023-06-09 14:30

交叉熵损失，softmax函数和 torch.nn.CrossEntropyLoss()中文

背景多分类问题里（单对象单标签），一般问题的setup都是一个输入，然后对应的输出是一个vector，这个vector的长度等于总共类别的个数。输入进入到训练好的网络里，predictedclass就是输出层里值最大的那个entry对应的标签。交叉熵在多分类神经网络训练中用的最多的lossfunction（损失函数）。举一个很简单的例子，我们有一个三分类问题，对于一个input\(x\)，神经网络

bill_live·2023-06-09 14:10

MXNET--中文版学习 softmax手动实现课后练习

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>本节中，我们直接按照softmax运算的数学定义来实现softmax函数。这可能会造成什么问题？

weixin_33852020·2023-06-09 14:10

Softmax和Overfitting

补充：1.softmax初探在机器学习尤其是深度学习中，softmax是个非常常用而且比较重要的函数，尤其在多分类的场景中使用广泛。

牛板筋不筋·2023-06-09 14:09

Softmax回归简介

softmax回归简介Softmax回归也称多项或多类的Logistic回归，是Logistic回归在多分类问题上的推广。对于这样的一个数据分布，我们希望有一种方法能够将这组数据分成四类。

灯火缱绻·2023-06-09 13:34

【总结】PyTorch多分类log_softmax、softmax的中文手册

【总结】PyTorch多分类log_softmax、softmax的区别与联系log_softmax、softmax在F和nn中存在，在此主要介绍nn1.softmaxtorch.nn.functional.softmax

江南蜡笔小新·2023-06-09 13:34

softmax 简析

什么是softmax意为softmax，柔软的最大值。softmax的数学公式为（1）一组原始数据共k个（j=1...k），每一个元素根据公式（1）转为，得到一组新的数据共k个。

Sue_qx·2023-06-09 13:04

Softmax简介

Softmax是一种数学函数，通常用于将一组任意实数转换为表示概率分布的实数。

deephub·2023-06-09 13:29

EfficientViT: Enhanced Linear Attention forHigh-Resolution Low-Computation Visual Recognition

现有的方法（如Swin、PVT）限制了局部窗口内的softmaxattention，或降低键/值张量的分辨率，以降低成本，这牺牲了ViT在全局特征提取方

Recursions·2023-06-09 07:44

注意力&Transformer

注意力注意力分为两步：计算注意力分布α\alphaα其实就是，打分函数进行打分，然后softmax进行归一化根据α\alphaα来计算输入信息的加权平均（软注意力）其选择的信息是所有输入向量在注意力下的分布打分函数只关注某一个输入向量

银晗·2023-06-08 21:19

【论文阅读】AlexNet: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

其应用在ILSVRC比赛中，AlexNet所用的数据集是ImageNet，总共识别1000个类别2.网络结构整体网络结果如下图所示，一共有8层，前五层是卷积层，后三层是全连接层，最后一个全链接层输出是经过softmax

orangerfun·2023-06-07 14:45

机器学习常用激活函数

多层神经网络可逼近所有函数可微性：通过梯度下降来更新参数单调性：激活函数单调，保证单层网络的损失函数是凹函数近似恒等性：f(x)约等于x，当参数初始化为随机值时，神经网络更稳定目录sigmoidtanhReLULeakyReLUSoftmaxsigmoidsig

十点半的毛毛雨·2023-06-07 03:25

softmax简单代码实现(浅谈交叉熵和反向传播)

softmax激活函数:,（x属于分类j的概率）用在多分类问题，输出的结果为和为1的多个概率值(该图为2分类,代码是3分类,原理都一样)x:输入数据，w:权重值，a:激活函数的缩写，即softmax激活函数一

幕歌丶·2023-04-21 19:02

(四)目标检测- YoloV3和SSD对比

SSD的loss中，不同类别的分类器是softmax，最终检测目标的类别只能是一类。

li三河·2023-04-21 10:06

TensorFlow基础

输入tf.placeholder()feed_dict加法减法乘法fail总结初始化所I有可变tensor权重偏差更新ReLU激活函数softmax激活函数sigmoid激活函数不适用隐藏层交叉熵损失函数

朱小泡·2023-04-21 07:41

深度学习部分面试题

softmax公式Softmaxloss公式，L1loss，L2loss，smoothL2loss公式Batchnorm更新哪些参数:减均值,除方差,乘aphpa,加betaRelu中梯度消失和梯度爆炸

andeyeluguo·2023-04-21 04:19

深度学习激活函数Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax的区别

深度学习中，需要设置门限值激活神经元。神经元的激活状态有两种：1.激活，2.不激活。我们如何设置门限值呢？如果采用固定值，低于某个值则不激活，高于某个值激活，这时的函数图像类似直角脉冲，直角脉冲最像直角脉冲的激活函数为Sigmoid,SigmoidSigmoid的公式它的优点是值域在0，1之间，可反应输入x的变化。缺点也比较明显，如果处于上方或下方的平坦区域，梯度很小，导致梯度和权重的乘积小于1，

PaulHuang·2023-04-21 01:19

最大似然法求解Softmax回归

概念Softmax回归就是k分类的逻辑回归。建模1）假设目标变量服从项式分布：这里我们也用到了和最大似然求解k分类GDA模型中相同的指示函数。2）将以上项式分布写为指数族分布形式。定义满足，同时定义。

deBroglie·2023-04-20 20:15

【PyTorch】第九节：Softmax 函数与交叉熵函数

因此，我们还介绍了如何利用Softmax函数，处理神经网络的输出，使其满足损失函数的

让机器理解语言か·2023-04-20 08:56

深度学习高温蒸馏：Softmax With Temperature

PaperWeekly·2023-04-20 08:43

计算机视觉(AI)面试大全

1.交叉熵损失函数：与softmax回归一起使用，输出为概率分布。

大黑山修道·2023-04-20 01:01

6.深度学习之模型选择、欠拟合和过拟合

计算训练误差和泛化误差可以使用损失函数例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。6.2模型选择模型选择需要评估若干候选模型的表现并从中选择模

大勇若怯任卷舒·2023-04-20 00:22

Pytorch实现交叉熵的过程

在pytorch当中，有两种方式可以实现交叉熵，而我们把softmax概率传入传入对数似然损失得到的损失函数叫做“交叉熵损失”在pytorch当中有两种方法实现交叉熵损失：实现方式1：criterion

Geeksongs·2023-04-19 22:34

RNNLM

输入的数据是单词ID列表，输入单词ID为0的you，Softmax层输出的概率分布P0中，

算法技术博客·2023-04-19 18:32

二分类改进CBOW

解决问题二：中间层的神经元和权重矩阵的乘积、Softmax层的计算需要花费很多计算时间第k个单词的Softmax的计算式如下，其中Si是第i个单词的得分。

算法技术博客·2023-04-19 18:31

Embedding改进CBOW

问题二、中间层和权重矩阵的乘积以及Softmax层的计算。需要大量的计算，花费大量时间。解决问题一：计算one-hot表示矩阵和权重矩阵的乘积，其实就是