SoftMax 第17页

【机器学习】SoftMax多分类---学习笔记

SoftMax---学习笔记softMax分类函数定义：softmax分类损失函数softMax分类函数首先给一个图，这个图比较清晰地告诉大家softmax是怎么计算的。

等秃了就去学算法·2023-04-08 15:02

李宏毅2021春季机器学习课程视频笔记8-模型训练不起来问题(分类，Loss对结果也会有影响)

采用Softmax类似于Normalize，同时也会让大的数值与小的数值差距更大。这里这个问题的详解，在之前的选修课内容已经讲解（按最大似然估计求得）。softmax和cross-entropy

好学的同学·2023-04-08 13:15

InsightFace: 2D和3D人脸分析项目

损失函数包括Softmax、Sph

神罗Noctis·2023-04-08 03:10

执行torch.nn.functional.softmax()时出现错误，“softmax_lastdim_kernel_impl“ not implemented for ‘Long‘

这个错误通常发生在执行nn.functional.softmax()函数时，输入的数据类型为整数类型（Long）。

Gaolw1102·2023-04-07 20:23

机器学习理论杂记

机器学习理论杂记序号名称1常用的Optimizer：SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam2BoundingBoxRegression3最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP）4SoftMax5Transformer6self-attention

椰子奶糖·2023-04-07 18:17

Task01&Task02. 动手学深度学习——从线性回归出发

本文目录如下：Task011.线性回归2.logistic回归3.softmax分类模型4.多层感知机Task021.文本预处理语言模型循环神经网络基础1.线性回归1.1线性回归的形式1.2平方损失函数如何衡量线性回归模型拟合得怎么样

且不了了·2023-04-07 16:00

机器学习 - 理论 - Latex手推广义线性模型

广义线性模型前言广义线性模型定义：指数分布族：Gaussian分布的指数分布族形式：Bernouli分布的指数分布族形式：广义线性模型建模三大假设：广义线性模型推导其他公式推导线性回归方程推导逻辑回归推导softmax

starnight531·2023-04-07 14:46

MoCo论文精读

1.loss有几种：生成式loss、判别式loss、对比学习loss、对抗loss前两者是会不变的第三种是会改变的第四种是两个概率分布之间的差异2.pretext任务和对比loss很像要点二多类不能用softmax

一只想飞的锦鲤·2023-04-07 10:37

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.6深度学习基础-softmax回归从零开始实现

3.6softmax回归的从零开始实现这一节我们来动手实现softmax回归。首先导入本节实现所需的包或模块。

蒸饺与白茶·2023-04-07 09:24

6、RuntimeError: “log_softmax_lastdim_kernel_impl“ not implemented for ‘Long‘

问题：在训练模型，计算损失函数的时候，报如下错误：解决方法：1、查看预测值和标签的数据类型，使用dtype方法；2、将预测值的数据类型改为torch.float32；

sliver呀·2023-04-07 09:40

随记·手撕coding | softmax & cross entropy

⭐softmax：⭐crossentropy：importnumpyasnpdefsoftmax(x):#x.shape:(nums,dim)expx=np.exp(x-np.max

#苦行僧·2023-04-06 03:58

神经网络激活函数

神经网络激活函数神经网络激活函数的定义为什么神经网络要用激活函数神经网络激活函数的求导Sigmoid激活函数Tanh激活函数Softmax激活函数神经网络激活函数的定义所谓激活函数（ActivationFunction

ProgramStack·2023-04-06 03:28

【ESP32】ESP32-Face人脸识别过程概述

在训练中，使用ArcFace算法，而不是传统的Softmax函数和交叉熵损失函数。为

嵌入式电子信息爱好者·2023-04-06 01:00

TensorFlow学习笔记1.9:tf.nn.softmax()

tf.nn.softmax(logits,axis=None,name=None,dim=None)Computessoftmaxactivations.

HBU_DAVID·2023-04-06 00:32

Python机器学习入门--逻辑回归学习笔记

文章目录一、逻辑回归简介二、逻辑回归的数学原理1.Sigmoid函数2.预测回归与分类的转化3.似然函数4.求偏导和参数更新5.SoftmaxSoftmaxSoftmax多分类三、Python实现逻辑回归和

szu_ljm·2023-04-05 22:13

CLIP也是一种有效的分割器:弱监督语义分割的文本驱动方法

AText-DrivenApproachforWeaklySupervisedSemanticSegmentation摘要论文链接代码链接本文探索了CLIP在仅使用图像级标签且无需进一步训练的情况下对不同类别进行定位的潜力提出了一个新的框架CLIP-ES：我们在GradCAM中引入了softmax

松下直子·2023-04-05 16:06

Lenet详解以及keras＋tensorflow实现

虽然简单，但便于理解，而且涉及到卷积，池化，全连接，激活函数，softmax分类等等这些卷积网络的基本知识。规定几个参数：WxHx

fanzy1234·2023-04-05 13:04

AlexNet （ImageNet模型）

最后一层是有1000个类输出的softmax层用作分类。前言截取224*224，实际上又扩充了一个边界，成为227*227，论文里面224*224是有问题的局部响应归一化计算的时

apbckk1506·2023-04-05 10:23

YOLOv3网络

YOLO3主要的改进有：调整了网络结构；利用多尺度特征进行对象检测；对象分类用Logistic取代了softmax。

残剑天下论·2023-04-05 08:58

pytorch实现线性回归,Softmax与分类模型,多层感知机

1.线性回归的简洁实现实践中，我们通常可以用比上分段更简洁的代码来实现同样的模型。在本节中，我们将介绍如何使用PyTorch更方便地实现线性回归的训练。1.1生成数据集我们生成与上一级中相同的数据集。其中features是训练数据特征，labels是标签。num_inputs=2num_examples=1000true_w=[2,-3.4]true_b=4.2features=torch.ten

多彩海洋·2023-04-05 03:47

Pytorch :从零搭建一个神经网络

文章目录安装依赖从源码编译pytorchCXX_ABI问题数据集归一化Transforms搭建神经网络Componentsofaneuralnetworknn.Flattennn.Linearnn.Sequentialnn.SoftmaxModelParameters

Shilong Wang·2023-04-04 23:32

深度学习笔记：深度学习CNN python程序实现

卷积层—ReLU—卷积层—ReLU—池化层—卷积层—ReLU—卷积层—ReLU—池化层—卷积层—ReLU—卷积层—ReLU—池化层—affine—ReLU—dropout—affine—dropout—softmax

Raine_Yang·2023-04-04 21:43

目标检测之Loss：FasterRCNN中的SmoothL1Loss

对每个RoI（RegionofInteresting）输出离散型概率分布通常，p由k+1类的全连接层利用softmax计算得出。②b

BigCowPeking·2023-04-04 21:25

深度学习 - 38.Gensim Word2Vec 实践

目录一.引言二.Word2vec简介1.模型参数2.Word2vec网络3.Skip-gram与CBOW4.优化方法4.1负采样4.2层次softmax三.Word2vec实战1.数据预处理2.模型训练与预测

BIT_666·2023-04-04 12:06

Python - Huffman Tree 霍夫曼树实现与应用

1.定义2.结构3.构造三.HuffmanTree实现1.生成霍夫曼树2.编码霍夫曼编码3.解码霍夫曼编码4.霍夫曼树编码解码实践四.总结一.引言上篇Word2vec的文章中指出每次计算词库N个单词的Softmax

BIT_666·2023-04-04 12:06

NLLLOSS & CrossEntropyLoss

NLLLOSS&CrossEntropyLossNLLLOSSCrossEntropyLossLogSoftmaxSoftmaxSigmoid再谈CrossEntropyLoss线性回归中的损失函数MSNCrossEntropyNLLLOSS

梁小憨憨·2023-04-04 08:20

交叉熵损失和NLL损失的区别

交叉熵损失和NLL损失之间的区别总结：交叉熵=NLL+SOFTMAXLayerNLL损失torch.nn.NLLLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index

Vicky111308·2023-04-04 08:05

词嵌入模型word2vec

Word2Vec引言解释计算方法CBOWskip-gram优化技巧：softmaxnegativesamplinghierarchicalsoftmax引言解释词嵌入即利用向量来表示单词，表示原则是一个单词的意思是由经常出现在它附近的单词给出的

Neways谭·2023-04-03 21:11

【动手学深度学习】多层感知机的从零开始实现（含源代码）

为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集。

旅途中的宽~·2023-04-03 13:47

《动手学深度学习》（2）线性回归

目录线性回归线性模型衡量线性模型的预估值训练数据训练损失显示解小结基础优化方法梯度下降法小批量随机梯度下降小结线性回归从0实现线性回归简洁实现Softmax回归分类与回归从回归到多类分类Softmax和交叉熵损失总结损失函数图片分类数据集

坚持不懈的小白白·2023-04-03 13:11

Pytorch基础教程（4）：入门——神经网络

softmax的基本概念分类问题：一个简单的图像分类问题，输入图像的高和宽均为2像素，色彩为灰度。图像中的4像素分别是x1x_1x1，x2x_2x2，x3x_3x3，x4x_4x4。

废物药浪学代码·2023-04-03 10:24

动手学深度学习001

的样本对损失函数如下优化方式使用梯度下降首先我们需要注意要多使用矢量加法，python的for循环调用解释器进行操作效率较低，而矢量加法的底层使用了一些C++和BLAS库的加速，效率很高一个标准的流程Softmax

狂蛆如龙·2023-04-02 14:08

UD机器学习 - C5 深度学习

1神经网络sigmod函数和softmax函数最大似然概率和交叉熵和多类别交叉熵Logistic回归和梯度下降推导1.1问题分类分类回归1.2感知机算法输入：T={(x1,y1),(x2,y2)...

左心Chris·2023-04-02 13:38

pytorch-多层感知机，最简单的深度学习模型，将非线性激活函数引入到模型中。

多层感知机，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。在本节中，我们将以多层感知机（multilayerperceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。

羞儿·2023-04-02 05:20

数据结构_哈夫曼树(python实现)

在NLP领域的词向量开篇制作Word2Vec中用到了一种softmax优化方法——层次softmax，就是将词频编码成哈夫曼树的形式，然后，（以skip-gr

Scc_hy·2023-04-01 20:38

Python搭建神经网络部分常用激活函数及Python包结构

1.2Python模块（Module）2.神经网络常用激活函数2.1阶跃函数stepfunction2.2sigmoid函数2.3ReLU函数(RectifiedLinearUnit---线性整流函数)2.4SoftMax

雾岛LYC听风·2023-04-01 14:43

torch.max()使用讲解

目录1.torch.max(input,dim)函数2.准确率的计算在分类问题中，通常需要使用max()函数对softmax函数的输出值进行操作，求出预测值索引。

Pr4da·2023-04-01 02:09

pycharm提示softmax() got an unexpected keyword argument 'axis'错误

今天帮师弟跑py程序，用的keras，我的环境是pycharm加anaconda（pycharm可以通过指定路径找到anaconda的配的环境，然后pycharm就不用在interpreter里面重新install了，很方便）错误如下:原因：interpreter里面显示我的keras是2.2.4，tensorflow是1.2.1我们知道keras是以tensorflow作为后端的，也就是运行的时

独孤的大山猫·2023-03-31 07:39

cv学习笔记（3）神经网络数学原理

归一化函数如图所示，softmax表示归一化指数函数，将2.08和1.81变为0.57和0.43。

砂糖B·2023-03-31 03:48

FCN原理及pytorch实现

为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务，因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述（概率），比如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000维的向量表示输入图像属于每一类的概率(softmax

坐下等雨·2023-03-30 05:02

torch.softmax()

torch.nn.functional.softmax(input,dim=None,_stacklevel=3,dtype=None)[SOURCE]Appliesasoftmaxfunction.Softmaxisdefinedas

one-over·2023-03-29 20:54

神经网络（二）：Softmax函数与多元逻辑回归

一、Softmax函数与多元逻辑回归为了之后更深入地讨论神经网络，本节将介绍在这个领域里很重要的softmax函数，它常被用来定义神经网络的损失函数（针对分类问题）。

tgbaggio·2023-03-29 19:57

word2vec原理+代码

文章目录参考word2vec简单解释提速方法HierarchicalSoftmaxNegativeSamplingword2vec提取关键词word2veckeras版代码网上关于Word2vec的介绍有很多

一只小菜狗:D·2023-03-29 17:45

sampled_softmax

importzipfileimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportrandomimportmathimportcollectionsimportpickleaspklimportosfrommatplotlibimportpylabfromsklearn.manifoldimportTSNEdefsave_obj(save_path,obj):ifos.p

scpy·2023-03-29 13:46

YhX.·2023-03-29 05:13

第一天-线性回归,Softmax与分类模型,多层感知机

线性回归主要内容包括：线性回归的基本要素线性回归模型从零开始的实现线性回归模型使用pytorch的简洁实现线性回归的基本要素模型为了简单起见，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: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

LinuxLeeSinYY·2023-03-29 03:28

Word2Vec简明教程：入门、原理及代码实现

Queen2.2例2：跨语言同义词共现3.NNLM4.Word2Vec4.1SkipGram（1）基本概念（2）数据模型4.2CBoW4.3NegativeSampling4.4HierarchicalSoftmax5

机器学习Zero·2023-03-28 22:06

深度学习——编码器

CNN使用卷积层做特征提取（编码），使用Softmax回归做预测（解码）①编码器：将输入编程为中间表达形式（特征）②解码器：将中间表示为解码成输出2.复习RNN对于RNN来说，输入一个句子，然后对其进行向量输出

钟楼小奶糕6·2023-03-28 16:12

李沐-动手学深度学习（八）多层感知机

使用Softmax来处理多类分类。超参数为隐藏层数，和各个隐藏层大小。1、感知机比线性回归多了个激活函数，激活函数有很多种选择。感知机是个二分类的问题，是最

minlover·2023-03-28 14:51

cs231n assignment1

cs231n的assignment1主要是通过使用numpy库，来构造三个：KNN、MulticlassSVM以及Softmax，imageclassificationpipeline；而且在构造pipeline

没天赋的学琴·2023-03-28 11:13

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