SoftMax 第28页

torch.nn.Softmax(dim=0,1,2)

文章目录1.基础概念讲解1.1softmax函数1.2softmax函数计算方法1.3softmax函数公式1.4softmax函数项目代码展示2.测试代码3.结果3.1y3.1.1x和y方向：3.1.2z

计算机量子狗·2022-12-31 10:34

torch.softmax与torch.sum 的dim用法理解

torch.softmax与torch.sum的dim意义相同torch.sumtensor.sum(dim=0）是将tensor的size的[dim0,dim1]中，dim0变成1，其他维度不变，即求和后变成

weixin_40248634·2022-12-31 10:04

torch.max()、torch.argmax()、torch.softmax()、torch.sum()联系与区别---个人简单总结

联系：1.dim=?表示什么对于使用dim时，以二维tensor为基准：若是二维，则dim=0表示对每列进行处理，dim=1表示对每行进行处理；类比若是三维，dim=0表示channels，dim=1表示对每列进行处理，dim=2表示对每行进行处理；类比若是一维，则dim=0表示对这一维进行处理。由此可以看出：dim=?表示什么随着被处理的tensor的维度进行动态伸缩调整。区别：1.有无dim.

one-over·2022-12-31 10:33

ptorch F.softmax() 梯度信息为None

我在进行一个测试梯度实验的时候，发现，当原始变量流经F.softmax以后，原始变量的梯度就无法获得了，例子如下：importtorch.nn.functionalasFimporttorchx=torch.randn

Tchunren·2022-12-31 10:33

torch.nn.Softmax(dim) 参数

torch.nn.Softmax(dim)参数先上代码importtorch.nnasnnimporttorchm=nn.Softmax(dim=0)n=nn.Softmax(dim=1)k=nn.Softmax

非常长寿小熊猫·2022-12-31 10:33

对 torch 中 dim 的总结和理解

pytorch中，使用到dim参数的api都是跟集合有关的，比如max(),min(),mean(),softmax()等。

Linky1990·2022-12-31 10:03

Pytorch torch.nn.Softmax的dim参数

比如alpha=F.softmax(alpha,dim=2)，dim参数表示在alpha的第几个维度上进行softmax。

打码升级·2022-12-31 10:03

torch.max和torch.softmax

softmax先exp，再在上面求总和的百分比解决了负数相互抵消的问题。

AI视觉网奇·2022-12-31 10:33

Pytorch小记-torch.nn.Softmax(dim=1)如何理解？

在进行多分类时，时常看到Softmax分类函数，理论基础可看文章PyTorch深度学习实践概论笔记9-SoftMax分类器。

双木的木·2022-12-31 10:32

负采样（Negative Sampling）

但是它的缺点（downside）就在于softmax计算起来很慢。因此，学习一个改善过的学习问题叫做负采样（negativesampling），它能做到与Skip-Gram模型相似的事情，但是

双木的木·2022-12-31 10:32

pytorch softmax_轻松学Pytorch 全局池化层详解

点击上方蓝字关注我们微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识大家好，这是轻松学Pytorch系列的第九篇分享，本篇你将学会什么是全局池化，全局池化的几种典型方式与pytorch相关函数调用。全局池化卷积神经网络可以解决回归跟分类问题，但是常见的卷积神经网络到最后都要通过全连接层实现分类，这个其实会导致很多时候神经元数目跟计算量在全连接层暴增，特别对一些回归要求比较高的网络往

weixin_40005330·2022-12-31 09:21

SpatialSoftmax implenmentation

importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.nn.parameterimportParameterimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassSpatialSoftmax

JulyThirteenth·2022-12-30 17:36

pre-trained模型的使用

当数据集小的时候：A、相似度高：如果训练数据和pretrainedmodel所用的数据相似度较高的时候，我们不需要从头造轮子，只需要修改最后的输出的softmax即可，采用已经训练好的结构来提取特征。

问世间是否此山最高·2022-12-30 14:18

【Transformer】继续学习：Attention，Self-Attention，Multi-head Attention。

Self-Attention1.2Multi-headAttention1.3Transformer二、源代码2.1attn.py2.2mh_attn.py2.3transformer.py一、介绍1.1Attention，Self-Attention核心，可以说是三层全连接，再加一个softmax

追光者♂·2022-12-30 10:59

Pytorch多分类问题学习09笔记

1.2softmax函数:多分类问题需要一个特定的激活函数，可以满足两个条件*$p_i\geq1$*$\sump_i=1$*softmax函数定义式:$P(y=i)=\frac{e^{z_i}}{\sum

赛马丸子·2022-12-30 08:48

写给小白的TensorFlow的入门课

数据图形化展示构建计算图形计算图形最小化误差MacOS中配置运行环境安装验证安装简单模型训练识别数字图片的模型训练SoftmaxRegression算法大概步骤大致算法实现结语参考链接前言深度学习就是从大量数据中寻找规律

北极象·2022-12-30 08:38

基于深度学习的恶意代码分类（三）

Word2Vec算法的的输出层引入Huffman树，与传统的Softmax算法相比，极大的减小了计算复

秃头选拔赛形象大使·2022-12-30 07:54

fasttext文本分类python实现_从零开始学Python自然语言处理（十四）——Fasttext原理详解...

Fasttext方法包含三部分，模型架构，层次SoftMax和N-gram子词特征。

weixin_39647412·2022-12-30 01:03

CS224n自然语言处理（一）——词向量和句法分析

WordNet2.One-hot编码（1）单词的One-hot编码（2）句子的One-hot编码3.Word2Vec（1）连续词袋模型（CBOW）（2）skip-gram（3）负采样（4）hierarchicalsoftmax4

李明朔·2022-12-29 23:59

COVID-Net工程源码详解（四） - train_eval_inference.md解析

train_eval_inference.md内容如下：#Training,EvaluationandInferenceThenetworktakesasinputanimageofshape(N,224,224,3)andoutputsthesoftmaxprobabilitiesas

蓝天居士·2022-12-29 21:49

gensimAPI学习——word2vec

word2vec算法包括skipgram和CBOW模型，使用分层softmax或负采样：TomasMikolov等人：向量空间中单词表示的有效估计，TomasMikolov等人：单词和短语的分布式表示及其组成性

weightOneMillion·2022-12-29 14:45

利用gensim训练word2vec

word2vec基于语言学中经典的分布式假设，包含了基于中心词预测周围词的skip-gram和基于周围词预测中心词的CBOW两大类方法，同时为了解决词表庞大带来的softmax计算问题，可分别采用基于Huffman

guofei_fly·2022-12-29 14:14

论文笔记：Transformer

Attention二、模型架构基础架构：Encoder-DecoderEncoder和Decoder其实都是一些相同层的堆叠Encoder中，一次性生成Decoder中，依次生成：，，Embedding和Softmax

foreverbeginnerz·2022-12-29 13:05

线性分类器（SVM，softmax）

目录导包和处理数据数据预处理--减平均值和把偏置并入权重SVMnaive版向量版Softmaxnavie版向量版线性分类器--采用SGD算法SVM版线性分类Softmax版线性分类使用验证集调试学习率和正则化系数画出结果测试准确率可视化权重值得注意的地方赋值

iwill323·2022-12-29 11:36

cs231n Assignment 1# SVM详细答案及总结

lossfunctionnaiveimplementation:lossfunction:gradient:vectorizedimplementation:loss:gradient:线性分类器简介：在这里的两个分类器SVM和softmax

SUFE ctrl_F·2022-12-29 11:35

CS231N课程作业Assignment1--SVM

Assignment1–SVM作业要求见这里.主要需要完成KNN，SVM，Softmax分类器，还有一个两层的神经网络分类器的实现。

鲁棒最小二乘支持向量机·2022-12-29 11:34

不得不看！降低Transformer复杂度的方法

相似度计算:与运算，得到矩阵，复杂度为softmax计算:对每行做softmax复杂度为，则n行的复杂

zenRRan·2022-12-29 11:52

解决Transformer固有缺陷：复旦大学等提出线性复杂度SOFT

©作者|机器之心编辑部来源|机器之心来自复旦大学、萨里大学和华为诺亚方舟实验室的研究者首次提出一种无softmaxTransformer。

PaperWeekly·2022-12-29 11:20

深度学习之NLP学习笔记（七）— Transformer复杂度分析

复杂度（Complexity）Self-Attention复杂度Attention(Q,K,V)=Softmax(QKTd)VAttention(Q,K,V)=Softmax(\frac{QK^{T}}

Jeremy_lf·2022-12-29 11:16

Softmax分类器及交叉熵损失（通俗易懂）

在说分类器前我们先了解一下线性分类线性函数y=kx+b，在对于多种类别、多个特征时可将W看做一个矩阵，纵向表示类别，横向表示特征值，现在有3个类别，每个类别只有2个特征线性分类函数可定义为：我们的目标就是通过训练集数据学习参数W，b。一旦学习完成就可以丢弃训练集，只保留学习到的参数。1.损失函数损失函数是用来告诉我们当前分类器性能好坏的评价函数，是用于指导分类器权重调整的指导性函数，通过该函数可以

Peyzhang·2022-12-29 07:55

[cs231n] Softmax Classifier/ SVM

scores由线性函数得到:损失函数Lossfunction:Softmax——交叉熵损失CrossEntropyLoss每个样本的损失：SVM——HingeLoss正则项：总损失=数据损失+正则项：损失函数求梯度

Deserve_p·2022-12-28 17:42

MSA,W-MSA和AS-MLP block的计算复杂度公式推导

Multi-headself-attentionW-MSA:Windowmulti-headself-attentionAS-MLP:axialshiftedMLP然后我们这里说的是计算复杂度，而不是直接的计算量，所以会忽略比如softmax

laizi_laizi·2022-12-28 15:02

Pytorch入门（三）训练 / 测试模型

其实对于分类和回归的模型（可以理解为分类就是将回归模型离散化，而回归就是将分类问题连续化，说人话就是回归模型输出了一些具体的数值像坐标这种，而分类就是将回归的数值经过softmax等函数进行离散，就大概是这个意思

一只废佐_·2022-12-28 13:28

CNN的Python实现——第六章：梯度反向传播算法

文章目录第6章梯度反向传播算法6.1基本函数的梯度6.2链式法则6.3深度网络的误差反向传播算法6.4矩阵化6.5softmax损失函数梯度计算6.6全连接层梯度反向传播6.7激活层梯度反向传播6.8卷积层梯度反向传播

晴晴_Amanda·2022-12-28 12:11

YouTube深度学习视频推荐系统

候选集生成模型三层神经网络过后，使用softmax函数作为输出层。读者看到so

bugmaker.·2022-12-28 10:11

Dive into Deep Learning笔记——上

文章目录S线性回归softmax图像分类多层感知机MLPK则交叉验证正则卷积批量归一化BN经典卷积网络LeNetAlexNetVGGNetNiNGoogLeNetResNetDenseNetGPU相关迁移学习目标检测

星尘逸风·2022-12-28 06:06

语义分割模型

1.FCN（1）通道数21的特征层，21=数据集类数20+背景1，每一个像素有21个通道，对21个通道进行softmax回归，之后就可以获得每一个像素的每一个类别的预测概率，因为可以确认像素概率最大的那一类

进进进进·2022-12-27 23:05

pytorch基础（三）- 随机梯度下降

目录梯度介绍激活函数及其梯度Sigmoid/LogisticTanhReLULoss函数及其梯度均方差MSEautograd.grad()求梯度loss.backward()求梯度Softmax链式法则单层感知机的求导多输出感知机的求导链式法则

sherryhwang·2022-12-27 18:55

模式识别系列（六）多分类策略

目录1.多分类问题引入2.1vN策略3.1v1策略4.Softmax4.1概念与方法4.2softmax梯度传播1.多分类问题引入在此篇之前，如果大家还有印象，我们会发现处理的都是二分类问题，也就是标签

人工小智障·2022-12-27 18:39

多分类绘制ROC,PR曲线

defPR(y_test,pred_y):#pred#pred_y为softmax#转为标签preds_t=np.array(pred_y).argmax(axis=1)a=np.array(pred_y

LX_Xsc·2022-12-27 17:59

python 量化交易实战王晓华_Python量化交易实战

61.5小结6第2章Python的安装与使用72.1Python的基本安装和用法72.1.1Anaconda的下载与安装82.1.2Python编译器PyCharm的安装112.1.3使用Python计算softmax

weixin_39960319·2022-12-27 14:56

常用的神经网络函数及其选择

系列文章目录参考文献[1]一文详解激活函数[2]Softmax函数和它的误解[3]各种激活函数[4][5][6][7]文章目录系列文章目录参考文献前言一、激活函数的选择1.1总结二、softmax函数及其作用

D_JQ·2022-12-27 13:54

caffe之SoftmaxWithLoss层自定义实现

caffe中的各层实现，因为封装了各种函数和为了扩展，在提升了效率的同时，降低了一定的代码可读性，这里，为了更好地理解softmax以及caffe中前向传播和反向传播的原理，我用通俗易懂的代码实现了SoftmaxWithLoss

真小假·2022-12-26 16:37

如何手写softmax函数防止数值溢出？

整个数学计算过程没问题，主要问题就在于上溢出和下溢出，即当遇到极大或是极小的logits的时候，如果直接用公式按照exp的方式去进行softmax的话就会出现数值溢出的情况。

花_哥·2022-12-26 16:35

使用softmax中需要注意哪些问题？

爱喝桃子汽水·2022-12-26 16:34

UFLDL教程（四）之Softmax回归

关于AndrewNg的machinelearning课程中，有一章专门讲解逻辑回归（Logistic回归），具体课程笔记见另一篇文章。下面，对Logistic回归做一个简单的小结：给定一个待分类样本x，利用Logistic回归模型判断该输入样本的类别，需要做的就是如下两步：①计算逻辑回归假设函数的取值hθ(x)，其中n是样本的特征维度②如果hθ(x)>=0.5，则x输入正类，否则，x属于负类或者直

weixin_30509393·2022-12-26 16:34

softmax数值溢出与 softmax-loss问题

1.在阅读tensorflow源码的softmax实现过程中，可以看到它的实现有两个特殊地方：①计算e指数的时候，所有logits都减去了每行的最大值②其softmax_op_functor.h中，可以看到根据传入的

weixin_30725467·2022-12-26 16:04

语音识别学习日志 2018-7-25 [softmax溢出的解决（softmax结果张量中的元素大部分是0或1）]

最后使用softmax函数对输出层进行处理得到各个结果的概率，发现训练的结果很不理想，准确率在50%以下。最后发现softmax的结果大部分是[0,0,0,0,0,1,0,0,0,0]这种单位向量。

WePlayDirty·2022-12-26 16:33

有效防止softmax计算时上溢出（overflow）和下溢出（underflow）的方法

有效防止softmax计算时上溢出（overflow）和下溢出（underflow）的方法《DeepLearning》（IanGoodfellow&YoshuaBengio&AaronCourville

江河海洋·2022-12-26 16:03

解决sigmoid/softmax指数运算溢出问题及python实现

sigmoid/softmax指数运算溢出问题sigmoid/softmax指数运算溢出问题解决sigmoidsigmoidsigmoid函数溢出问题解决LR模型中计算crossentropy溢出问题解决

追梦*小生·2022-12-26 16:03

推荐频道

SoftMax