SoftMax 第20页

word2vec：基于层级 softmax 和负采样的 CBOW

今天我们来看一下word2vec，它是自然语言处理中非常重要的概念，是一种用语言模型做词嵌入的算法，目的就是将文字转化为更有意义的向量，进而可以让深度神经网络等模型更好地理解文本数据。词嵌入词嵌入（WordEmbeddings）就是将文本转化为数字表示，转化成数值向量后才能传递给机器学习等模型进行后续的训练和运算，并应用于情感分析文档分类等诸多任务中。词嵌入的方法主要有两大类：基于传统频数统计的词

Alice熹爱学习·2023-02-05 11:01

基于negative sampling（负采样）的CBOW模型、skip-gram模型

一、基于negativesampling的CBOW模型（一）基于negativesampling的CBOW模型与基于hierarchicalsoftmax的CBOW模型不同：基于negativesampling

你好星期一·2023-02-05 11:30

基于高频词抽样+负采样的CBOW模型

✨word2vector系列展示✨一、CBOW1、朴素CBOW模型word2vector之CBoW模型详解_tt丫的博客-CSDN博客2、基于分层softmax的CBOW模型基于分层softmax的CBoW

tt丫·2023-02-05 11:00

softmax回归的简洁实现(线性神经网络)

文章目录softmax回归的简洁实现初始化模型参数重新审视softmax的实现优化算法训练小结softmax回归的简洁实现我们发现通过深度学习框架的高级API能够使实现线性回归变得更加容易。

Gaolw1102·2023-02-05 10:34

多分类神经网络：Softmax回归

在机器学习中，我们会使用二分类算法的Many-vs-Many（多对多）和One-vs-Rest（一对多）模式来进行多分类。其中，OvR是指将多个标签类别中的一类作为类别1，其他所有类别作为类别0，分别建立多个二分类模型，综合得出多分类结果的方法。MvM是指把好几个标签类作为1，剩下的几个标签类别作为0，同样分别建立多个二分类模型来得出多分类结果的方法。这两种方法非常有效，尤其是在逻辑回归做多分类的

L_bloomer·2023-02-05 10:32

深度学习PyTorch笔记（12）：线性神经网络——softmax回归

深度学习PyTorch笔记（12）：线性神经网络——softmax回归6线性神经网络——softmax回归6.1softmax回归6.1.1概念6.1.2softmax运算6.2图像分类数据集（Fashion-MNIST

三耳01·2023-02-05 10:31

Pytorch第三章线性神经网络Softmax回归实现

1.导包importtorchfromtorchimportnn2.下载Fashion-MNIST数据集，然后将其加载到内存中fromtorchvisionimporttransformsimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatadefload_data_fashion_mnist(batch_size,resize=None):trans=[transf

努力学习做大佬·2023-02-05 10:29

CS231N作业1Two-Layer Neural Network

继承上次作业的softmax计算损失，再额外加个隐藏层1.完成neural_net.py中scores的计算z1=X.dot(W1)+b1a1=np.maximum(0,z1)scores=a1.dot

努力学习做大佬·2023-02-05 09:40

Tensorflow第三章线性神经网络Softmax回归实现

1.导包importtensorflowastfbatch_size=2562.下载Fashion-MNIST数据集，然后将其加载到内存中defload_data_fashion_mnist(batch_size,resize=None):mnist_train,mnist_test=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()#将所有数字除以255，使所

努力学习做大佬·2023-02-05 09:40

一、keras优化器(自用记录)

Sequential()model.add(Dense(64,kernel_initializer='uniform',input_shape=(10,)))model.add(Activation('softmax

是秃头女孩·2023-02-05 08:48

5、优化方法：随机梯度下降法

我们看到有很多方法和版本（例如SoftMax、SVM）。回顾一下，线性评分函数是这样的：f（Xi，W）＝WXi，SVM损失的公式为：对于样例xi，如果给一组参数

qxdx.org·2023-02-05 01:51

yolov3

改进：小目标检测（1）边界框预测（2）分类预测不再使用softmax，使用logistic。

沙小菜·2023-02-04 23:39

机器学习基础概念

目录前言一、模型与训练二、损失函数（loss）三、优化算法小批量随机梯度下降冲量法ADAM四、softmax回归softmax交叉熵（crossentropy）损失函数五、激活函数ReLUsigmoidtanh

john_bee·2023-02-04 19:08

2019-05-04 Day13

Day13CNN的实现&CNN可视化&具有代表性的CNN7.5CNN的实现按照Convolution->ReLU->Pooling->Affine->ReLU->Affine->Softmax进行构建代码实现细节上传到

BA蓬莱传说·2023-02-04 16:12

Softmax Classifier 多分类问题

文章目录8、SoftmaxClassifier多分类问题8.1Revision8.2Softmax8.2.1Design8.2.2SoftmaxLayer8.2.3NLLLossvsCrossEntropyLoss8.2.4Mini-Batch8.3MNISTdataset8.3.1ImportPackage8.3.2PrepareDataset8.3.3DesignModel8.3.4Const

LeoATLiang·2023-02-04 13:43

AI重温：二分类和多分类的交叉熵区别

sigmoidSigmoid计算公式：此时交叉熵计算公式：or代码如下：corss=np.mean(-np.sum(y*np.log(y_hat)+(1-y)*np.log(1-y_hat)))多分类，一般激活函数使用softmaxSoftmax

怀尔斯666·2023-02-04 12:09

捋一捋二分类和多分类中的交叉熵损失函数

通过矩阵变换，将最后的输出值定为1维01之间的数值，再用BCEloss函数（二分类交叉熵损失函数）构建计算图多分类：隐藏层用激活sigmoid函数处理线性变换后的值，最后一层用softmax函数【e（x

ShuaS2020·2023-02-04 12:38

softmax与CrossEntropyLoss()，log_softmax与 NLLLoss()

我们在处理单标签多分类问题时，若考虑用softmax来对模型最后输出作计算以得到各标签的概率分布，那之后可以通过crossentropy做一个似然估计，求得误差但softmax求出来的概率分布中，每个标签的概率

联邦学习小白·2023-02-04 11:51

keras设置学习率--优化器的用法

Sequential()model.add(Dense(64,kernel_initializer='uniform',input_shape=(10,)))model.add(Activation('softmax

我乐飞·2023-02-04 11:07

@[TOC](Pytorch模型修改)

(2048,128)),('relu1',nn.ReLU()),('dropout1',nn.Dropout(0.5)),('fc2',nn.Linear(128,10)),('output',nn.Softmax

CUMTZZP1618·2023-02-04 09:30

采样softmax（Sampled softmax ）

Sampledsoftmax原文：https://www.tensorflow.org/extras/candidate_sampling.pdf假设有一个单分类问题。

manlier·2023-02-03 19:49

【深度学习入门：基于Python的理论与实现】书本学习笔记第三章神经网络

2.2sigmoid函数2.3ReLU函数3.多维数组的运算3.1矩阵乘法3.2神经网络的内积4.三层神经网络的实现4.1第零层（input）到第一层的输入4.2第一层到第二层的输入4.4将之前的权重参数整合5.Softmax

FeverTwice·2023-02-03 18:30

动手深度学习-线性神经网络：softmax回归

目录1.分类问题2.网络架构3.softmax运算4.损失函数交叉熵损失函数参考教程：https://courses.d2l.ai/zh-v2/1.分类问题从回归到多类分类：对类别进行一位有效编码——独热编码

百分之七.·2023-02-03 14:03

【量化】PTQ4ViT: Post-Training Quantization Framework for Vision Transformers

softmax的激活值具有很不均匀的分布，大部分的值都接近于0。其它大的值虽然数量很小，但是它们意味着两个patch之间具有很高的att

Treasureashes·2023-02-03 14:58

注意力评分函数（掩蔽softmax操作，加性注意力,缩放点积注意力）

将注意力汇聚的输出计算可以作为值的加权平均，选择不同的注意力评分函数会带来不同的注意力汇聚操作。当查询和键是不同长度的矢量时，可以使用可加性注意力评分函数。当它们的长度相同时，使用缩放的“点－积”注意力评分函数的计算效率更高。注意力汇聚：Nadaraya-Watson核回归_流萤数点的博客-CSDN博客使用了高斯核来对查询和键之间的关系建模。(10.2.6)中的高斯核指数部分可以视为注意力评分函数

流萤数点·2023-02-03 11:43

计算机视觉学习之-AlexNet原理及tensorflow实现

AlexNet有6千万个参数，65万个神经元，由5个卷积层和3个全连接层，一些卷积层后面还跟着一个最大池化层，还有一个最后的1000分类的softmax层。

interstellar-ai·2023-02-03 08:31

Openmmlab学习笔记

1机器学习与神经网络简介（20230201）1.1机器学习基础：训练、验证、应用1.2神经网络：拟合能力很强的函数权重、偏置值、非线性激活函数、输出层及softmax激活函数1.3卷积神经网络卷积层：输入图像像素与卷积核进行卷积输出

Benedicite·2023-02-03 08:52

机器学习简介6--svm

所以在不需要业务解释的场景时，softmax的效果往往又远好于svm。所以。。。我们先以一维数据为例。如果我们要分割一维数

Magnetor·2023-02-02 19:57

分类和回归问题

回归分析用在神经网络上，其最上层是不需要加上softmax函数的，而是直接

UncleDrew_lsy·2023-02-02 17:30

NLP中知识蒸馏

一个很高效的蒸馏方法就是使用老师网络softmax层输出的类别概率来作为软标签，和学生网络的softmax输出做交叉熵。传统训练方法是硬标签，正类是1，其他所有负类都是0。

ZHUY-JUN·2023-02-02 16:17

深度学习理解代码的技巧

如pytorch里softmax(x)+log(x)+nn.NLLLoss====>nn.CrossEntropyLoss。在模型架构方面:

AiA_AiA·2023-02-02 13:30

AI训练营-lesson1

pytorch就可以MMLab介绍三宝：基于pytorch，丰富的模型库和数据集，跟踪前沿机器学习和神经网络简介通过数据驱动让机器学会解决问题分为监督学习、自监督学习、无监督学习神经网络输出层的激活函数使用softmax

kyrie0·2023-02-02 11:14

nn.CrossEntropyLoss() 中的参数 label_smoothing

传统的分类loss采用softmaxloss，先对全连接层的输出计算softmax，视为各类别的置信度概率，再利用交叉熵计算损失在这个过程中尽可能使得各样本在正确类别上的输出概率为1，这要使得对应的z值为

怎样才能回到过去·2023-02-02 09:20

多分类问题的soft cross entropy 损失函数

在做多分类问题的时候，分类结果的损失函数经常使用交叉熵损失函数，对于预测结果，先经过softmax，然后经过log，然后再根据Onehot向量只取得其中的一个值作为损失函数的吸收值，比如，logsoftmax

Tchunren·2023-02-02 09:01

PyTorch 深度学习实践第9讲

第9讲多分类问题源代码B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——多分类问题视频中截图说明：1、softmax的输入不需要再做非线性变换，也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。

错错莫·2023-02-02 09:54

9 多分类问题

文章目录问题引入网络设计改进网络方法softmax层lossMINIST引入代码实现课程内容来源：链接课程文本借鉴：链接以及Birandaの突然发现的也挺好：链接问题引入前篇中，对糖尿病数据集的问题是一个二分类问题

Micoreal·2023-02-02 09:50

《动手深度学习》从零实现softmax之——图像分类数据集的处理

从零实现softmax图像分类数据集的处理(后续常用)Fashion-MNIST读取数据集小批量数据可视化(不需要d2l库)读取小批量数据data.DataLoader整合为完整的读取数据的方法python

Mavis00·2023-02-02 08:18

Inception V1（GoogLeNet）

网络结构softmax0，softmax1为辅助分类输出

老男孩li·2023-02-01 20:19

word2vec参数学习详解

同时涉及到的优化算法：hierarchicalsoftmax和negativesampling也没有相应的数学推导。

qzlydao·2023-02-01 15:54

matlab 数字识别_在MATLAB中利用神经网络进行分类

在输出层的激活函数使用Softmax函数。隐含层的神经元个数我们可以设置为50个并利用Sigmoid作为激活

weixin_39963465·2023-02-01 13:55

卷积神经网络基本组成结构

MSE，MAE）step3：找到一个合适的优化函数，更新参数（如反向传播，随机梯度下降）2.损失函数假如输入图像是向量xi(-15,22,-44,56)，w和b是要学习的参数，经过f(x)后得到的值通过softmax

sweetboxwwy·2023-02-01 13:14

pytorch基础（二）

1、nn.Softmax(dim)新建一个2x2大小的张量，一行理解成一个样本经过前面网络计算后的输出（1x2），则batch_size是2importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnna

精分天秤座的mystery·2023-02-01 12:33

神经网络与深度学习第三章阅读

第三章线性模型线性模型的公式W是d维权重集合，X是d维样本集合，得到的预测结果y，，但是这个结果是一些离散标签，需要引入一个非线性的决策函数g()来预测输出目标这里主要介绍的四中不同的线性分类模型：logistic回归，softmax

我的昵称违规了·2023-02-01 12:34

CS231N作业1Softmax

1.完成文件cs231n/classifiers/softmax.py中的softmax_loss_naive方法defsoftmax_loss_naive(W,X,y,reg):"""Softmaxlossfunction

努力学习做大佬·2023-02-01 11:28

CS231n 作业1 SVM+softmax+两层神经网络

大概用了有小半个月的时间断断续续的完成了作业1，因为期间每天都还在读论文，所以进度有些落后，不过做完感觉也是收获颇丰。附上地址http://note.youdao.com/noteshare?id=d9cadbb038e384c738c4bf27fcdec3fa转载于:https://www.cnblogs.com/Qmelbourne/p/8203384.html

weixin_30596343·2023-02-01 11:27

李宏毅课程笔记（机器学习基础

机器学习的分类从输出角度分类Regression（回归）：输出是一个值Classification（分类）：做选择题（需要准备好答案）用n维单位向量来表示一类SoftMax：yi′=ln(yi)∑ln(

LittleDragorse·2023-02-01 11:52

CS231n第一次作业_问题1

下面是具体的任务要求：Q1:k-最近邻分类器Q2:训练一个SVMQ3:实现Softmax分类器Q4:实现两层神经网络Q5:更高层次的表达：图像特征Q6:加分：做点其他的接下来一个一个问题的分析并完成代码的编写

木独·2023-02-01 11:52

BERT从零详细解读：如何微调BERT，提升BERT在下游任务中的效果

这四个都是比较简单的，我们来看d)序列标注，其实就是把所有的token输出，做了一个softmax，去看它属于实体中的哪一个。

kikato2022·2023-02-01 10:05

CV——day72：从零开始学YOLO——YOLO-v3（可以在我的资源里下载完整的v1到v3的笔记啦！）

YOLO-v36.YOLO-v36.1YOLO-v3改进综述6.2多scale方法改进与特征融合6.3经典变换方法对比分析6.4残差连接方法解读6.5整体网络模型架构分析6.6先验框设计改进6.7softmax

想太多!·2023-02-01 08:47

pytorch softmax_使用pytorch 训练是如何增加时间的

1、pytorch当使用CrossEntropyLoss的时候，再次使用softemaxshould-i-use-softmax-as-output-when-using-cross-entropy-loss-in-pytorchimporttorchfromtorchimportnninputs

weixin_39759918·2023-01-31 23:11

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