SoftMax 第19页

人脸识别——margin来龙去脉

一L-Softmax(ICML2016)1.前置工作：softmax,contrasiveloss,triplietloss,2.Preliminaries其中是向量和之间的夹角，去除偏置项之后，精度几乎保持不变

xiaowang627·2023-03-11 17:09

机器学习系列4:逻辑回归与softmax回归详解

一、Logisticregression中sigmod函数推导sigmod函数的推导1.伯努利分布一个事件x，其结果只有两种：x=1or0，比如抛硬币。when,when,伯努利分布的概率质量函数为：可以写成2.指数族分布如果一个分布能用以下的方式写出，就设这类分布属于指数族：伯努利分布可以表示成：可以发现，伯努利分布是指数族分布，其中：3.sigmod函数的推导标准的逻辑回归问题中，是二分类的，

_世界和平_·2023-03-11 15:00

cs231n深度学习课程笔记——（两层）神经网络

正向传播：需要注意的地方：由于使用的是softmax函数计算loss，所以需

TheMask_7f68·2023-03-11 12:07

（八）sequence to sequence —2

实现softmax_loss_function部分基于tensorflow1.4Seq2seq的实现importhelpersimporttensorflowastffromtensorflow.contribimportseq2seq

天生smile·2023-03-11 06:58

原理就是这么简单 Softmax 分类

其实了解softmax反向传播原理，或者可以自己手推一遍softmax的BP算法，才能彰显一个AI从业人员的内功。此文会通过一个案例为大家一步一步

云雾中的墨先生·2023-03-11 01:23

halcon MLP分类器

WindowHandle)*设置显示颜色dev_set_colored(6)*设置绘制形状的方式dev_set_draw('margin')dev_set_line_width(3)*创建MLP分类器，输出方法选择softmax

涂鸦c·2023-03-09 21:39

【BBuf的CUDA笔记】八，对比学习OneFlow 和 FasterTransformer 的 Softmax Cuda实现

0x1.OneFlow/FasterTransformerSoftMaxCUDAKernel实现学习这篇文章主要学习了oneflow的softmaxkernel实现以及FasterTransformersoftmaxkernel

just_sort·2023-03-09 18:49

【YOLO系列】YOLOv3论文超详细解读（翻译＋学习笔记）

YOLOv3在YOLOv2的基础上改良了网络的主干，利用多尺度特征图进行检测，改进了多个独立的Logisticregression分类器来取代softmax来预测类别分类。这篇论文

路人贾'ω'·2023-02-28 08:24

从0开始的CNN学习之路(三)-新疆大学智能制造现代产业学院

仿生主义二、NN(NeuralNetwork)的构造1.逻辑单元2.NN(NeuralNetwork)(1).NN的计算分析(2).NN的前向传播(Forwardpropagation)(3).归一化函数:SoftMax

beluga(阿通努力版)·2023-02-28 07:33

单层神经网络梯度下降

importnumpyasnp#定义softmax函数，softmax:输出0-1之间的数，其和为1，可以用来表征判定是某个类别的概率defsoftmax(x):#x为一维数据时ifx.ndim==1:

zhouzhou0929·2023-02-26 07:45

python实现softmax函数

importnumpyasnp#定义softmax函数，softmax:输出0-1之间的数，其和为1，可以用来表征判定是某个类别的概率defsoftmax(x):#x为一维数据时ifx.ndim==1:

zhouzhou0929·2023-02-26 07:44

指针生成网络 Pointer-Generator《Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks》论文阅读笔记

最近看的指针生成网络，其混合概率直接就是decoder端的softmax加上源端的atten

彭伟_02·2023-02-25 13:02

图像分类算法

2013年GoogleNet，2014年VGG，2014年ResNet，2015年深度学习中的网络总结AlexNet大致框架AlexNet是深度神经网络的开山之作，其中包括前五层是卷积层、三层的全连接层、和softmax

无问东西听从我心·2023-02-25 07:03

深度学习-自然语言处理中的近似训练

自然语言处理中的近似训练跳字模型的核心在于使用softmax运算得到给定中心词wcw_cwc

我是一颗棒棒糖·2023-02-24 07:22

word2vec原理（三）：基于Negative Sampling的模型

目录1.HierarchicalSoftmax的缺点与改进2.NegativeSampling（负采样）概述3.基于NegativeSampling的模型梯度计算4.NegativeSampling负采样方法

满腹的小不甘_静静·2023-02-24 07:49

动手学深度学习（十一、自然语言处理基础知识）

附两个词向量基础的博客链接：word2vec原理--CBOW与Skip-Gram模型基础Word2Vec-知其然知其所以然词向量：word2vector、Glove，对于word2vector的近似训练（负采样、层序softmax

jiangchao98·2023-02-24 07:18

自然语言处理(NLP)之近似训练法：负采样与层序Softmax

为了降低这种带来的高计算复杂度，介绍两种近似的处理方案：负采样和层序softmax负采样(NegativeSampling)我们回顾下跳字模型给定中心词生成背景词的条件概率：该条件概率相应的对数损失如下表示

寅恪光潜·2023-02-24 07:43

self-attention为什么要除以根号d_k

一、因为softmax的输入很大时，其梯度会变的很小，趋近于0；二、除以根号Dk的目的就是使得，QK/Dk满足方差稳定到1，使得softmax的梯度不至于太小参考：transformer中的attention

suibianshen2012·2023-02-23 21:26

深层次理解 Sigmoid - Softmax 激活函数

这两个概念是涉及到神经网络的激活函数，尤其是针对分类问题最后一层的激活函数（有些人说最后一层不能说成是激活函数是转换函数，我也同意，怎么叫都行），sigmoid对应2分类问题，softmax对应多分类问题

Yita_matrix·2023-02-23 17:40

Tensorflow复习笔记2：CNN模型

改写了上篇文章的softmax模型，换成了经典的CNN模型（两层卷积+fc+dropout+softmax)。依然参考了官网的代码。

waywaywayz·2023-02-22 07:40

[文献翻译]Convolutional Two-Stream Network Fusion for Video Action Recognition

我们有以下发现：（i）在卷积层上融合时空网络信息，而不是在softmax层上进行融合，并不会损失性能，还可以节省大量参数；（ii）在空间上最后一个卷积层上融合此类网络更合适，而不是在早期进行融合，并且在预测

夏迪End·2023-02-17 17:53

ValueError: Shape mismatch: The shape of labels (received (19200,)) should equal the shape of log...

received(19200,))shouldequaltheshapeoflogitsexceptforthelastdimension(received(6144,50)).解决：useofsparse_softmax_cross_entropy.feeditonehotencodedlabelswhichit

无畏绽放·2023-02-17 14:34

UFO-ViT: High Performance Linear Vision Transformer without Softmax

paper链接:https://arxiv.org/pdf/2109.14382.pdfUFO-ViT:HighPerformanceLinearVisionTransformerwithoutSoftmax

小小小~·2023-02-17 12:34

【Python--torch（激活函数说明+代码讲解）】激活函数（sigmoid/softmax/ELU/ReLU/LeakyReLU/Tanh）

【Python–torch】激活函数(sigmoid/softmax/ELU/ReLU/LeakyReLU/Tanh)文章目录【Python--torch】激活函数(sigmoid/softmax/ELU

笃℃·2023-02-17 12:26

Reinforced Self-Attention Network: a Hybrid of Hard and Soft Attention for Sequence Modeling

soft-attentionhard-attention优点1、参数少、训练快2、可微分能处理较长的输入序列缺点softmax函数将较小但非零的概率分配给琐碎的元素，这降低了少数真正重要元素的注意力，对于较长的输入序列效果不好

哒丑鬼·2023-02-17 11:27

人脸识别中的常见softmax函数总结（A-Softmax,AM-Softmax,ArcFace等）

本文整理、总结了常见softmax（如A-Softmax,AM-Softmax,ArcFace）的公式、论文出处等。

昭君姐·2023-02-17 09:38

GPT-3(Language Models are Few-shot Learners)简介

简单来说，就是利用Maskedmulti-headattention来提取文本信息，之后利用MLP和softmax来预测当前序列后应该接什么字符，以此来生成长的文本。注意：

晴空^_^·2023-02-16 23:52

深度学习——注意力分数（笔记+代码）

首先将query和每一个key通过注意力分数函数a和softmax运算得到注意力权重（与key对应的值概率分布），这些注意力权重与已知的value进行加权求和，最终得到输出2.如何将key和va

钟楼小奶糕6·2023-02-16 22:48

“深度学习”学习日记。卷积神经网络--用CNN的实现MINIST识别任务

代码需要在有网络的情况下运行，因为会下载MINIST数据集，运行后会生成params.pkl保留训练权重；简单卷积层的基本参数："""简单的ConvNetconv-relu-pool-affine-relu-affine-softmaxParameters

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-02-16 21:32

【Transformer论文：Attention Is All You Need】2.论文精读

除以根号dk的目的是为了使得后续通过softmax得到的结果使得梯度很小。q1和k1的乘积明显比q1和k2的乘积大，说明Thinking与自身的关系比与Machines的关系要密切。2.M

尊新必威·2023-02-16 21:56

Transformer学习及代码实现 (Attention is all you need论文阅读)

DecoderLayerAttentionScaledDotProductAttentionMultiHeadAttentionPosition-wiseFeed-ForwardNetworksEmbeddingandSoftmaxPositionEnc

苏偃·2023-02-16 21:23

Transformer《Attention Is All You Need》精读

3.3Attention3.4Multi-HeadAttention3.5模型中Attention的应用3.6Position-wiseFeed-ForwardNetworks3.7EmbeddingsandSoftmax3.8PositionalEncoding4

ZhangTuTu丶·2023-02-16 21:52

常用激活函数/损失函数/代价函数

目录激活函数LogisticSoftmaxReluTanh损失函数0-1损失函数平方损失函数绝对值损失函数对数损失函数代价函数均方误差均方根误差平均绝对值误差交叉熵误差激活函数Logistic二分类的sigmoid

ustczhng2012·2023-02-07 13:00

softmax

https://www.zhihu.com/question/41252833http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD

有花落蝶·2023-02-07 12:06

卷积神经网络学习——第一部分：认识并搭建两层卷积神经网络

卷积神经网络——第一部分：认识并搭建卷积神经网络一、序言二、网络实现1、模型构建2、类和函数的意义及性质（1）nn.Conv2d（2）F.max_pool2d（3）F.relu（4）F.log_softmax

吕守晔_Ryan·2023-02-07 11:32

从逻辑回归推广到广义线性模型

1.引言前几天突然想复习一下逻辑回归算法，于是在网上搜了一些大神写的博客，收获很多，也让我想起之前看过AndrewNg的机器学习课程笔记，上面好像说过线性回归、逻辑回归、softmax回归可以统一为一种模型

Donnie-Chen·2023-02-07 08:46

keras.Sequential()

Sequential模型：model=Sequential([Dense(32,input_shape=(784,)),Activation('relu'),Dense(10),Activation('softmax

假面308·2023-02-06 21:48

VGGnet的网络结构和特点

1网络结构：以224*224输入图片为例：感觉VGGNet就是加深版的AlexNet，都是卷积与池化的叠加，最后再加两层全连接，然后softmax输出。

SauryGo·2023-02-06 13:46

沐神-动手学深度学习-softmax回归

Softmax回归的概念上一节提到的线性回归是在做数据的拟合，而softmax是在进行数据的分类，线性回归和Softmax回归的区别在于前者是多输入单输出，后者是多输入多输出（因为需要衡量分到不同类的概率

T_FLY1999·2023-02-06 10:17

深度神经网络实现解析

目前实现的代码包括逻辑回归、softmax回归、深度神经网络和卷

小生很忙·2023-02-06 00:34

秒懂词向量Word2vec的本质

NLP]秒懂词向量Word2vec的本质你会在本文看到：提纲挈领地讲解word2vec的理论精髓学会用gensim训练词向量，并寻找相似词你不会在本文看到神经网络训练过程的推导hierarchicalsoftmax

元宇宙iwemeta·2023-02-05 23:06

解决Bert 报错：AttributeError: ‘str‘ object has no attribute ‘softmax‘

解决Bert报错：AttributeError:‘str’objecthasnoattribute‘softmax’需要将这里改为：output=self.bert(input_ids=batch_seqs

lei_qi·2023-02-05 23:34

ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks--文献笔记

测试数据上，错误率：top-1=37.5%、top-5=17.0%.神经网络包括6000万个参数和650,000个神经元，由5个卷积层，其中一些之后是最大池化层，以及3个全连接层，最后是1000个softmax

静~静·2023-02-05 19:46

OpenMMLab实战营笔记打卡-3

传统torch图像分类将image送入model后，得到的是各个类别的logits分数，torch训练的时候在送入损失时,交叉熵损失函数自动将分数进行Softmax，算到0-1之间的概率分布，进而在进行后续

我想吃鱼了，·2023-02-05 16:13

pytorch/transformers 最后一层不加激活函数的原因

/transformers最后一层不加激活函数原因之前看bert及其各种变种模型，发现模型最后一层都是FC（fullconnect）的线性层Linear层，现在讲解原因实验：笔者试着在最后一层后加上了softmax

浪漫的数据分析·2023-02-05 15:38

人工智能的一些感悟——随记

这个过程更像是Softmax函数，慢慢会区域平缓

季马宝宝·2023-02-05 15:32

实战｜TensorFlow 实践之手写体数字识别!

本文的主要目的是教会大家运用google开源的深度学习框架tensorflow来实现手写体数字识别，给出两种模型，一种是利用机器学习中的softmaxregression作分类器，另一种将是搭建一个深度神经网络以达到

IT派·2023-02-05 15:23

word2vec 的CBOW，多层softmax,负采样。

NNLM的原理基于N-1个词来预测第N个词，而CBOW是希望用前后N个词来预测中间词，这是CBOW与NNLM的本质区别。NNLM中存在投影层，将ONE-HOT编码与词库矩阵C进行运算投射，从词库矩阵取出一列。同时对每个词取出的每个列，进行一个concat拼接。而由于当词库非常巨大时，这个计算是非常耗费时间的。因此，就出现了CBOWCBOWCBOW将矩阵C直接舍弃，直接把这样一句话中的每个词初始化一

勤奋的郑先生·2023-02-05 11:03

word2vec （CBOW、分层softmax、负采样）

本文介绍wordvec的概念语言模型训练的两种模型CBOW+skipgramword2vec优化的两种方法：层次softmax+负采样gensimword2vec默认用的模型和方法未经许可，不要转载。

weixin_30508241·2023-02-05 11:33

条件随机场、CBOW、word2vect、skip-gram、负采样、分层softmax（1）

用gensim学习word2vec摘要:在word2vec原理篇中，我们对word2vec的两种模型CBOW和Skip-Gram，以及两种解法HierarchicalSoftmax和NegativeSampling

ljtyxl·2023-02-05 11:02

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