SoftMax 第21页

【李宏毅2022 机器学习春】hw4_Self-Attention（接近 strong baseline，等待改进中）

Speakerclassification记录（双过strongbaseline）（待改进）做了conformer却没达到strongbaseline，参数用的默认参数（没有调参，参数也不是很理解），AMSoftmax

I"ll carry you·2023-01-31 18:54

卷积神经网络（CNN）学习笔记 ——李宏毅

ImageClassification（目标是分类）输入:图片（如果图片的大小不一致，先将所有图片rescale成大小一致的）输出：各种类别是我们设置的分类目标改向量的长度就是可以辨识多少种类别图片通过model后通过softmax

有只小狗叫蛋卷er·2023-01-31 15:15

【动手学深度学习v2李沐】学习笔记05：多层感知机、详细代码实现

前文回顾：Softmax回归、损失函数、图片分类数据集、详细代码实现文章目录一、感知机1.1单层感知机1.2训练感知机1.3收敛定理1.4XOR问题1.5总结二、多层感知机2.1解决XOR问题2.2激活函数

鱼儿听雨眠·2023-01-31 14:59

深度学习pytorch--多层感知机(二)

代码和之前softmax回归是一样的，我们将使用多层感知机对图像进行分类。定义模型参

赤坂·龙之介·2023-01-31 14:56

BERT各个超参数含义

"attention_probs_dropout_prob":0.1,#乘法attention时，softmax后dropout概率"directionality":"bidi","hidden_act

a2428083131·2023-01-31 11:42

torch. nn.Softmax(dim=1)

最近看论文代码看到SK_Net代码时对softmax的dim这个参数不太理解，就写了个简单的代码输出看了一下，其实意思就是使得在softmax操作之后在dim这个维度相加等于1：importtorchimporttorch.nnasnnx

鱼吐泡泡水·2023-01-30 17:43

手把手教你写评分函数以及SVM损失函数和SoftMax损失函数

小时候，我们在学习的过程中，也可以认为是一个摸索的过程，不断犯错并且一点点修正的过程；通俗地讲，计算机训练模型的过程，也是一个如人一样学习的过程，每一次模型的训练就是一次尝试，这次尝试都会得出一个结果数值，用来得出这个结果数值的函数称之为评分函数(scorefunction)；如小时候做错事情一样，犯错越大，就会得到越大的惩罚，计算机评估犯错程度大小的函数称之为代价函数(costfunction)

Ce Ma·2023-01-30 17:38

二分类问题输出一个节点还是两个节点

这两天在学pytorch的时候，看到是莫凡的pytorch教程，在二分类中用的是softmax，输出是[0,1],[1,0]这样的标签，而不是0,1标签，自己看了看torch的api函数改成了sigmoid

IT莫莫·2023-01-30 17:07

I-BERT

背景本文介绍ICML2021I-BERT:Integer-onlyBERTQuantization文章目的是对BERT进行更彻底的量化和整型计算；作者认为之前的量化方案没有对gelu、softmax这些非线性操作进行量化计算

cyz0202·2023-01-30 15:59

注意力机制的一种卷积替代方式

一个思路就是depthwiseconvolution（减少计算量），并且模仿注意力的softmax机制（加权平均）；改进方案常见的depthwis

cyz0202·2023-01-30 15:28

pytorch深度学习（10）：卷积神经网络（CNN）并尝试在GPU上运行模型

以pytorch深度学习（9）：加载MNIST数据集，使用Softmax进行多分类一文中的例子，使用卷积层神经元，并将模型和数据放在gpu上运行代码如下：importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.f

谁最温柔最有派·2023-01-30 12:10

Tensorflow的负采样函数Sampled softmax loss学习笔记

本文主要针对tf.nn.sampled_softmax_loss这个函数进行讲解，并引申一些数学意义，偏实用性。

润°·2023-01-30 12:33

Sampled Softmax

论文原文：OnUsingVeryLargeTargetVocabularyforNeuralMachineTranslation我的研究方向是生成式文本自动摘要，在读2016年Nallapati那篇经典论文的时候，遇到了文中所谓的LVT(largevocabulary‘trick’)问题，比较感兴趣就读了这篇论文的原文。由于基于神经网络的生成式文本摘要的原始模型就是从NMT迁移过来的，所以研究文本

清川先生·2023-01-30 12:01

一文讲懂召回中的 NCE & NEG & sampled softmax loss

眼罩的笔记·2023-01-30 12:25

word2vec：基于层级 softmax 和负采样的 Skip-Gram

Skip-Gram前一篇，我们学习了什么是CBOW，今天来看Skip-Gram，它是word2vec的另一种训练思路。Skip-Gram和CBOW的思路是相反的，CBOW是由上下文得到中心词，而Skip-Gram是由中心词预测上下文。所以Skip-Gram的模型输入是一个中心词的词向量，输出是中心词的上下文向量。不过它并不是对CBOW模型的简单的颠倒，而是用一个中心词来预测窗口内除它以外的每个词，

Alice熹爱学习·2023-01-30 12:52

Sampled softmax模型：On Using Very Large Target Vocabulary for Neural Machine Translation

参考链接论文链接：https://arxiv.org/abs/1412.2007参考连接：https://blog.csdn.net/wangpeng138375/article/details/75151064一、神经机器翻译神经机器翻译一般使用encoder–decoderencoder–decoderencoder–decoder神经网络实现decoderdecoderdecoder将输出原

菜小白—NLP·2023-01-30 12:49

基于重要性采样的期望估计——sampled softmax推导

Lqz72·2023-01-30 12:17

cs231n作业1中的SVM与Softmax

线性分类器在线性网络中，以一次线性函数作为计算的网络，SVM，softmax，以及浅层神经网络中，关于基本实现上，最重要的就是loss和gradient的实现，train的过程，其实最终都是求loss和

倒霉蛋or幸运儿·2023-01-30 11:45

Pytorch学习笔记--Bilibili刘二大人Pytorch教学代码汇总（注释及运行结果）

Part103Gradient_Descent1Part203Gradient_Descent2Part305LinearRegressionPart406Logistic_RegressionPart507Multiple_Dimension_InputPart608DatasetandDataloaderPart709Softmax_Classifier

憨豆的小泰迪·2023-01-30 08:01

归一化(softmax)、信息熵、交叉熵

归一化(softmax)、信息熵、交叉熵机器学习中经常遇到这几个概念，用大白话解释一下：一、归一化把几个数量级不同的数据，放在一起比较（或者画在一个数轴上），比如：一条河的长度几千甚至上万km，与一个人的高度

shaolin79·2023-01-30 02:58

机器学习数学原理（2）——广义线性模型

随着我们的分析我们会发现，广义线性模型不仅可以导出Logistics回归，也可以导出Softmax回归。1.指数族在导出模型之前，先

X_XZhang·2023-01-29 22:34

point transformer

为该点的k个邻居，xj为第j个邻居，而ϕ(xi)为该点xi的q值，ψ(xj)为邻居xj的k值，两者相减再加上δ（位置编码），得到的值进行一个mlp（即γ函数）得到attention中的权重，再利用ρ（例如softmax

官方陈奕迅·2023-01-29 17:51

TensorFlow教程02：针对机器学习初学者的MNIST实验——Softmax回归

如果你熟悉MNIST和Softmax回归，有另外一篇快速教程你可以学习。开始学习这篇教程前，请确认你已正确安装TensorFlow。另外，本文由北方大冬瓜翻译，转载并注明版权，谢谢！

北方大冬瓜·2023-01-29 14:21

信息熵、相对熵与交叉熵

目录1.信息熵2.相对熵3.交叉熵4.交叉熵与softmax1.信息熵熵是一个信息论中的概念，表示随机变量不确定的度量，是对所有可能发生的事件产生的信息量的期望。

纽约的自行车·2023-01-29 13:29

loss 函数中 softmax 和 sigmoid的区别

简单来说，softmax适用于预测结果互斥的情况，也就是说label是one-hot的情况。

莫说相公痴·2023-01-29 09:40

深度学习 Deep Learning UFLDL 最新Tutorial 学习笔记 5：Softmax Regression

SoftmaxRegressionTutorial地址：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/SoftmaxRegression/从本节开始，难度开始加大了

songrotek·2023-01-28 14:24

softmax 激活函数

目录softmax函数softmax激活函数softmax用于多分类过程中，它作用在输出层将多个神经元的输出，映射到（0，1）区间，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！

SYP_·2023-01-28 12:07

Softmax激活函数

在多分类问题中，我们通常回使用softmax函数作为网络输出层的激活函数，softmax函数可以对输出值进行归一化操作，把所有输出值都转化为概率，所有概率值加起来等于1，softmax的公式为简单的Softmax

qianchedu·2023-01-28 12:07

softmax/sigmoid tanh/ReLU/Leaky ReLU

softmax（归一化指数函数）σ(xi)=exi∑j=1j=nexj\sigma(x_i)={\frac{e^{xi}}{\sum_{j=1}^{j=n}e^{xj}}}σ(xi)=∑j=1j=nexjexi

mrcoderrev·2023-01-28 12:07

常用激活函数：Sigmoid/Softmax/ELU/ReLU/LeakyReLU/Tanh...（Pytorch）

激活函数一、Sigmoid1.介绍2.实例二、Softmax1.介绍2.实例三、ELU：指数线性单元函数1.介绍2.实例四、ReLU：整流线性单元函数1.介绍2.实例五、ReLU61.介绍2.实例六、LeakyReLU1

NorthSmile·2023-01-28 12:07

线性回归和正则化，最后实现不用sklearn的Softmax分类

linearregression生成一些数据importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#np.random.rand(100,1)#Createanarrayofthegivenshapeandpopulateitwith#randomsamplesfromauniformdistribution#over``[0,1)``.X=2*np.random.

瞳恩Dawn·2023-01-28 10:16

计算机视觉论文速递（十）ViT-LSLA：超越Swin的Light Self-Limited-Attention

然而，他们的方法无法节省参数的数量；同时，自注意力和内部位置偏差（在softmax函数内部）导致每个query都集中在相似和接近的patch上。

AiCharm·2023-01-28 10:43

1、non-finite loss, ending training tensor(nan, device=‘cuda:0‘,2、‘LogSoftmaxBackward3、Function ‘MulB

cuda:0',grad_错误1：WARNING:non-finiteloss,endingtrainingtensor(nan,device=‘cuda:0’,grad_错误2：Function‘LogSoftmaxBackward

dyh_cy·2023-01-28 10:12

RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace o

1要改为a=a+1等；（1）self.relu=nn.ReLU(inplace=True)得把某些地方的inplace改为False，否则不支持反向传播（挺神奇的）（2）attention=self.softmax

litchi&&mango·2023-01-28 10:12

总结部分注意力机制

部分注意力机制1.空间注意力：1.1自注意力：Self-AttentionAttention(Q,K,V)=softmax⁡((QKT)/√(dk))V.Attention(Q,K,V)=softmax⁡

向上取整·2023-01-28 09:37

模型训练报错：ValueError: logits and labels must have the same shape ((150, 17) vs (150, 1))

stackoverflow.com/questions/60593469/logits-and-labels-must-have-the-same-shape-294-6-vs-6-1输出层和损失函数：##FC层和softmax

乖乖小雨点儿·2023-01-27 17:05

Transformer 中的mask

简单聊聊transformer里的mask——转载自链接一1.paddingmask在encoder和decoder两个模块里都有paddingmask，位置是在softmax之前，为什么要使用paddingmask

思考实践·2023-01-27 15:20

神经网络的前向与后向传播简单理解

计算公式：说明：x为变量Softmax函数产生原因将输出的各个元素为0~1之间的实数，这些元素全部加起来为1.计算公式:损失函数的一个类型，表达模型好坏的一个参数，越小越好：交叉熵：分类类别-logt概率

小小算法研究员·2023-01-27 15:46

transformer-xl（片段级递归机制+相对位置编码）（wikitext-103 语言模型）

语料集三、数据处理(data_utils.py)(vocabulary.py)四、模型（mem_transformer.py）五、训练(train.py)六、计算loss值(proj_adaptive_softmax.py

篱下浅歌生·2023-01-27 09:31

逻辑回归(Logistic Regression)知识点

文章目录1Logistic分布几率（odds）2逻辑回归模型2.1先验假设2.2似然函数与损失函数的推导3交叉熵损失(Cross-Entropyloss)3.1损失函数优化方法Sigmoid层反向传播Softmax

夢の船·2023-01-27 09:29

基于tensorflow的MNIST手写字识别

一、卷积神经网络模型知识要点卷积卷积1、卷积2、池化3、全连接4、梯度下降法5、softmax本次就是用最简单的方法给大家讲解这些概念，因为具体的各种论文网上都有，连推导都有，所以本文主要就是给大家做个铺垫

c2a2o2·2023-01-27 08:42

【笔记】transformer

step：（1）通过打分函数计算查询向量q和输入h的相关性（2）softmax归一化获得注意力分布【注意】此时的输入h仍然为一个标量，而在键值对注意力机制（以及多头注意力机制中）都是使用键值对详细如下图

weixin_50862344·2023-01-27 08:17

self-attention RNN CNN时间复杂度

×n的矩阵A和n×n的矩阵B相乘的时间复杂度同理n×d的矩阵Q和d×n的矩阵KT相乘的时间复杂度为O(n^2d)n×n的矩阵softamx(Q*KT)和n×d的矩阵V相乘的时间复杂度为O(n^2d)而softmax

momo+cc·2023-01-26 22:38

2.FINE-TUNING WAV2VEC2 FOR SPEAKER RECOGNITION

为了使框架适应说话人识别，我们提出了具有交叉熵或加性角度softmax损失的单话语分类变体，以及具有BCE损失的话语对分类变体。

一根藤～·2023-01-26 17:52

90. 注意力分数及代码实现

query的长度可以不一样4.ScaledDot-ProductAttentionn个query，m个key-value对最后的结果是nxm的矩阵，第i行就表示第i个权重query是什么样的然后对每一行做softmax

chnyi6_ya·2023-01-26 16:44

armijo matlab,Softmax回归模型(matlab代码)

【实例简介】softmax回归模型是一种常用的分类器，也是与深度结构模型相结合最多的分类方法。本代码包中的程序对图像构建softmax分类器，并按照图像所属类别进行分类。

weixin_42300175·2023-01-26 15:40

TensorFlow读取MNIST数据集问题解决方法

TensorFlow实现SoftmaxRegression识别手写数字是学习TensorFlow的第一个小实验，按照书本中方法第一次对MNIST数据集进行加载时会碰到无法找到turorials模块和MNIST

atLee·2023-01-26 14:16

激活函数numpy实现(Sigmoid, Tanh, Relu, Softmax)

激活函数numpy实现1.Sigmoid2.Tanh3.Relu4.Softmax你好！这是你第一次使用Markdown编辑器所展示的欢迎页。

disanda·2023-01-26 10:14

深度学习常用的激活函数以及python实现(Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax、Leaky ReLU、ELU、PReLU、Swish、Squareplus)

常用的激活函数有以下10个：常用的10个激活函数SigmoidTanhReLUSoftmaxLeakyReLUELU

Haohao+++·2023-01-26 10:13

tensor.max方法

0.7,0,0.2,0.1,0],[0,0.2,0.4,0.3,0.1]])pred.max(1,keepdim=True)[1]输出：pred.max(1,keepdim=False)[1]输出：可以用在softmax

Rainlin.Zhang·2023-01-26 07:50

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