SoftMax 第29页

Softmax()函数的溢出问题笔记

首先，回顾softmax函数的定义：按照这个定义，softmax()在Python解释器中可以这样实现：importnumpyasnpdefsoftmax(a):exp_a=np.exp(a)sum_exp_a

Cathedrals·2022-12-26 16:59

Softmax 的上下溢出问题解决方案

在审核RD写的线性分类解读时，看到了这么一条：在Softmax函数的计算过程中，还需要注意上溢出和下溢出的问题之前遇到过，但都是调包来解决的，今儿看到了之后，整理如下：给定一个张量：x=[x1,x2,.

氵文大师·2022-12-26 16:58

softmax溢出问题

目录上溢及下溢softmax交叉熵损失softmax函数是深度学习常用的输出函数，它的表达式如下：yj^=exj∑i=1nexi\hat{y_j}=\frac{e^{x_j}}{\sum_{i=1}^{

muyuu·2022-12-26 16:57

[论文笔记] Attention is All You Need 阅读笔记

AttentionisAllYouNeed（NIPS2017）摘要背景模型架构EncoderandDecoderStacksAttentionPosition-wiseFeed-ForwardNetworksEmbeddingsandSoftmaxPositionalEncodingAttentionisAllYouNeed

吉他A梦·2022-12-26 13:03

NLP-词向量(Word Embedding)-2013：Word2vec模型（CBOW、Skip-Gram）【对NNLM的简化】【层次Softmax、负采样、重采样】【静态表示；无法解决一词多义】

一、文本的表示方法(Representation)文本是一种非结构化的数据信息，是不可以直接被计算的。因为文本不能够直接被模型计算，所以需要将其转化为向量。文本表示的作用就是将这些非结构化的信息转化为结构化的信息，这样就可以针对文本信息做计算，来完成我们日常所能见到的文本分类，情感判断等任务。文本表示的方法有很多种，主要的有3类方式：独热编码(one-hotrepresentation)整数编码词

u013250861·2022-12-26 12:18

保研面试算法题_算法岗实习生面试经历（不断更新)

投递岗位：自然语言处理1月21网易互娱一面前五分钟：聊实验室5到10分钟：第一个项目实体命名有关10到30分钟：第二个项目机器阅读有关30-33分钟：闲聊BERT33-36：word2vec的层次softmax

weixin_39542043·2022-12-26 12:48

机器学习之softmax

目录一、softmax的理论部分1、softmax提出的原因2、softmax公式3、常搭配的损失函数——交叉熵损失函数（1）分类要求（2）引入原因（3）公式二、softmax的代码实现1、自行实现（1

tt丫·2022-12-26 10:36

【动手学深度学习PyTorch版】4 多层感知机 + 代码实现

上一篇移步【动手学深度学习】3Softmax回归+损失函数_水w的博客-CSDN博客目录◼softlabel的训练策略一、感知机1.1感知机◼感知机◼训练感知机1.2感知机的收敛定理1.3感知机的问题：

水w·2022-12-26 08:56

36. 卷积神经网络（LeNet）

回想一下，之前我们将softmax回归模型和多层感知机模型应用于Fashion-MNIST数据集中的服装图片，为了能够应用softmax回归和多层感知机：我们首先将每个大小为的图像展平为一个784维的固定长度的一维向量然后用全连接层对其进行处理

chnyi6_ya·2022-12-26 07:01

基于CNN的MINIST手写数字识别项目代码以及原理详解

2.1Dataset2.2Dataloader2.3Torchvision2.4Torchtext2.5加载项目需要使用的库三、加载MINIST数据集3.1数据集简介3.2数据预处理3.3加载数据集四、模型构建五、CrossEntropyLoss5.1Softmax5.2Log5.3NLLL

IronmanJay·2022-12-26 07:30

pytorch【线性回归】【逻辑回归】【softmax回归】

文章目录零、前置函数线性相乘均方误差损失函数梯度下降函数数据的生成函数一、线性回归1.手动实现线性回归2.调库实现线性回归1.定义我们线性回归的模型2.定义我们的误差函数3.定义优化方法4.模型的训练5.开始训练6.查看模型的参数7.计算我们模型的当前的均方误差二、逻辑回归1.手动实现逻辑回归1.激活函数2.逻辑回归函数3.辅助函数设定阈值4.定义准确率函数5.定义损失函数6.定义优化方法7.训练

桜キャンドル淵·2022-12-26 07:00

Evidential Deep Learning to Quantify Classification Uncertainty-2018-部分翻译

EvidentialDeepLearningtoQuantifyClassificationUncertainty摘要1介绍（待补充）2使用softmax建模类概率的不足（待补充）3不确定性和证据理论（

_Cat_·2022-12-25 23:31

训练softmax分类器实例_第四章.模型训练

迄今为止，我们只是把机器学习模型及其大多数训练算法视为黑盒。但是如果你做了前面几章的一些练习，你可能会惊讶于你可以在不知道任何关于背后原理的情况下完成很多工作：优化一个回归系统，改进一个数字图像分类器，甚至从头开始建立一个垃圾邮件分类器，所有这些都不知道它们的实际工作原理。事实上，在很多情况下，你其实并不需要知道这些实现细节。然而，深刻理解事物的工作原理，可以帮助你快速找到合适的模型、正确的训练算

weixin_39616216·2022-12-25 19:38

DIDL2_Softmax回归（分类）

Softmax回归（分类）softmax回归从回归到多类分类-均方损失校验比例Softmax和交叉熵损失softmax回归回归vs分类回归估计一个连续值分类预测一个离散类别从回归到多类分类回归：单连续数值输出自然区间

Mafia.M.A·2022-12-25 19:59

transformer的encoder和decoder的差别

decoder最后有一个Softmax层计算下一个翻译单词的概率。更详细的介绍见详解T

小伟db·2022-12-25 16:38

PyTorch使用技巧1：F.dropout加self.training、F.log_softmax

1、self.trainingdropout方法是将输入Tensor的元素按伯努利分布随机置0，具体原理此处不赘，以后待补。总之就是训练的时候要用dropout，验证/测试的时候要关dropout。以下介绍Module的training属性，F(torch.nn.functional).dropout和nn(torch.nn).Dropout中相应操作的实现方式，以及Module的training

源代码杀手·2022-12-25 15:30

回归分析：逻辑斯蒂模型，多分类任务

文章目录逻辑斯蒂回归模型多分类任务1.ovr策略2.onevsone策略3.softmax策略逻辑斯蒂回归模型多分类案例实现逻辑斯蒂回归模型多分类任务上节中，我们使用逻辑斯蒂回归完成了二分类任务，针对多分类任务

人工智能学术前沿（真)·2022-12-25 12:22

Pytorch实现多分类问题——Pytorch学习笔记二

Er_Bai·2022-12-25 09:49

softmax分类器 matlab,softmax原理及Matlab实现

一、softmaxsoftmax模型的含义是假设后验概率P(y|x)服从多项式分布，y=1,2,3,4,..,k,即有k类，根据多项式分布(n=1，也可以称为目录分布)的定义：二、从广义线性模型中推导出

Tstormatroc·2022-12-25 04:06

CNN的实现（附代码）

网络的构成是“Convolution-ReLU-Pooling-Affine-ReLU-Affine-Softmax”，我们将它实现为名为SimpleConvNet的类。

压垮草的骆驼·2022-12-25 01:30

Chapter 3.3 词向量和语言模型（三）

是使用核心词预测周围词对于NNLM模型的优化（以CBOW为例）有隐藏层→无隐藏层，神经网络结构为输入层、投影层、输出层输入层前文窗口→前后文窗口投影层按顺序首尾相连拼接→求和（平均）输出层线性结构→树型结构（层次Softmax

Yif18·2022-12-24 20:21

sequence_mask

文章目录1.True和False2.矩阵广播3.sequence_mask4.masked_softmax1.True和False我们可以通过true和false来抽取矩阵中的元素抽取相关位置的元素，放在一个张量中

取个名字真难呐·2022-12-24 19:29

word2vec 的 Negative Sampling(负采样)技巧

Skip-gram模型的负采样在Skip-gram模型中，softmax的计算成本很大，因为它需要扫描整个词嵌入矩阵()来计算词汇表中所有词的分布概率，而词汇表的大小可能上百万甚至更多。

看正好六个字·2022-12-24 19:56

word2vec的原理和难点介绍(skip-gram,负采样、层次softmax)

前言本文仅作一个备忘录，不详细说明word2vec的两种词袋模型（skip-gram和CBOW),后面的记录默认是在skip-gram的基础下完成，即是利用中心词来预测上下文;同时也不涉及数学的推导计算，仅是做一些我认为比较重要的知识纪要。既然word2vec是讲文本的向量化，那么本文中都以下面这句话作为案例讲解thiscatisverycute.word2vec是什么？ word2vec通

远方的旅行者·2022-12-24 19:25

word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型

1.HierarchicalSoftmax的缺点与改进在讲基于NegativeSampling的word2vec模型前，我们先看看HierarchicalSoftmax的的缺点。

weixin_33985507·2022-12-24 19:55

Word2Vec原理解析二：层级Softmax与负采样

上篇文章介绍了Word2Vec的精髓内容，这篇文章主要介绍层次Softmax和负采样的内容，即Word2Vec的训练技巧，但不是Word2Vec特有的技巧哟。

Xu_Wave·2022-12-24 19:53

word2vec中的负采样（以CBOW模型为例）

当然输出层可以用softmax，目标：w(t)的softmax值最大。针对此目标我们采用交叉熵损失函数。

今天周一天气晴·2022-12-24 18:51

word2vec中的负采样问题

在word2vec中最先使用的是softmax函数，由于softmax函数需要在分母上遍历每个单词，在归一化时计算成本高；而且在计算损失函数时，centerword与contextword之间最大化，体现其关联性

WuLaiQiuFeng·2022-12-24 18:21

【NLP】word2vec负采样

初始化一个embedding权重矩阵W1（N*D）→2.根据输入单词直接挑出W1矩阵中对应的行向量→3.相加并求平均得一个向量（1*D）→4.和W2矩阵（D*N）相乘得最终预测置信度（1*N）→5.经过softmax

取经小尼姑·2022-12-24 18:50

六、超参数调整, 批量正则化和多元分类器

文章目录1、超参数调整1.1参数选取的流程1.2参数选取的范围2、批量正则化2.1激活函数的正则化2.2在神经网络中使用批正则化2.3batchnorm起作用的原因分析3、构建softmax多元分类器3.1lossfunction

Dragon Fly·2022-12-24 16:10

PyTorch | 学习笔记2

一.损失函数1.损失函数概念衡量模型输出与真实标签的差异nn.CrossEntropyLoss功能：nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合，进行交叉熵计算weight：各类别的loss

奔跑的蜗牛君666·2022-12-24 14:22

西瓜书学习笔记——第十六章：强化学习

16.强化学习16.强化学习16.1任务与奖赏16.2K摇摆赌博机16.2.1ε-贪心16.2.2Softmax16.3有模型学习16.3.1策略评估16.3.2策略改进16.3.3策略迭代与值迭代16.4

Andrewings·2022-12-24 14:45

机器学习（周志华）第十六章强化学习

关于周志华老师的《机器学习》这本书的学习笔记记录学习过程本博客记录Chapter16文章目录1任务与奖赏2K-摇臂赌博机2.1ϵ\epsilonϵ-贪心2.2Softmax3有模型学习4免模型学习4.1

YJY131248·2022-12-24 14:10

“深度学习”学习日记。输出层的设计、MNIST的数据的下载和导入

2022.12.24明天要考试，今天还在学习代码（主要是那个科目不想去复习）#神经网络输出层的设计#一般而言，回归问题用恒等函数，分类问题用softmax函数，我们识别图片中的人的问题属于分类问题，我们预测图片中人的身高属于回归问题

Anthony陪你度过漫长岁月·2022-12-24 13:41

基于MNIST数据集的神经网络推理处理 python Demo

importpickleimportsysimportosimportnumpyasnpsys.path.append(os.pardir)fromdataset.mnistimportload_mnist#恒等函数defsoftmax

卢延吉·2022-12-24 12:22

【ECAPA_TDNN 下】代码和论文细节分析

model.py)2.1整体网络结构2.2SpecAugment算法2.3注意力统计池化2.4SERes2Blocks2.4.1SEblock2.4.2res2net2.5MFA多层特征聚合三、损失函数AAMsoftmax

崔西的梅尔之旅·2022-12-24 10:50

【机器学习】逻辑回归小结

也从最大熵模型推导了满足二项分布的LR模型Hypothesis函数来源，以及满足多项式分布的Softmax回归模型。接下来对LR模型做一个总结。

zhaosarsa·2022-12-24 08:03

预训练语言模型（五）：Self-attention

目录Self-Attention1.比较相似度2.进行softmax操作3.对V（Values）进行加权求和关于注意力矩阵怎么来的Multi-headSelf-AttentionPositionEncoding

Dream_Poem·2022-12-24 06:40

OpenCV DNN下，实现softmax(C++)

OpenCVDNN下实现softmax最近在部署产品的时候，CPU平台，没有GPU，所以用到了dnn，然而，我用的pytorch，dnn没法直接加载，我导出为onnx。

winafox·2022-12-24 06:05

人工智能---神经网络激活函数恒等函数、sigmoid函数、softmax函数详解

系列文章目录人工智能—深度学习神经网络神经元的实现人工智能–深度学习两层全连接神经网络搭建文章目录系列文章目录前言一、输出层的意义二、不同激活函数的介绍和实现1.恒等函数2.sigmoid函数3.softmax

Foxerity·2022-12-24 01:59

[人工智能-深度学习-12]：神经网络基础 - 激活函数之SoftMax与多分类神经网络模型

文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/120575018目录第1章sigmoid函数在多分类中的困境第2章softmax

文火冰糖的硅基工坊·2022-12-24 01:21

人工智能实践：Tensorflow笔记 Class 2：神经网络优化

2.2复杂度学习率1.复杂度2.学习率2.3激活函数1.sigmoid函数2.tanh函数3.relu函数4.leaky-relu函数2.4损失函数1.均方误差2.自定义损失函数3.交叉熵损失函数4.softmax

By4te·2022-12-23 18:41

focal loss softmax cross entropy sigmoid mse loss及其求导

FL(pt)=−αt(1−pt)γlog⁡(pt),pt=pify=1,else(1−p)FL(p_t)=-\alpha_t(1-p_t)^{\gamma}\log{(p_t)},p_t=p\if\y=1,else\(1-p)FL(pt)=−αt(1−pt)γlog(pt),pt=pify=1,else(1−p)论文中α=0.25\alpha=0.25α=0.25,γ=2\gamma=2γ=2时表

换个名字就很好·2022-12-23 18:00

神经网络之激活函数(Sigmoid, Tanh, ReLU, Leaky ReLU, Softmax)

1、激活函数激活函数是神经网络中输出值处理的一个函数。通过激活函数，神经网络能训练更为复杂的数据。上图所示为神经网络的一个神经元，若net=∑i=0nwixinet=\sum_{i=0}^{n}w_ix_inet=∑i=0nwixi没有经过激活函数的处理，则神经网络只能训练线性关系的数据，若使用激活函数处理，则可以根据激活函数的不同训练不同类型的数据。激活函数分为两种类型：线性激活函数和非线性激活

superY25·2022-12-23 13:58

分类任务之LeNet-5、AlexNet、VGG、ResNet、GoogLeNet

在后期发展中，降采样层被max_poolingmax\_poolingmax_pooling所取代，分类也被softmaxsoftmaxsoftmax

dagongji10·2022-12-23 12:48

Modeling Task Relationships in Multi-task Learning withMulti-gate Mixture-of-Experts

数据分布、任务之间的差异很敏感，导致并不一定是多任务会优于单模型每个专家网络是一个前馈网络（采用局部模型的方法更容易拟合训练样本，这就是专家Experts的作用）门控网络采用输入特征，输出专家的不同权重的softmax

learner_ctr·2022-12-23 08:06

Softmax Regression损失函数的求导

softmaxregression代价函数：J(θ)=−1m[∑i=1m∑j=1k1{y(i)=j}logeθjTX(i)∑l=1keθlTX(i)]J(\theta)=-\frac{1}{m}\left

mabel92·2022-12-23 08:29

word2vec，CBOW和Skip-gram

CBOW给出一个词的上下文，得到这个词Skip-gram给出一个词，得到这个词的上下文Word2Vec:softmax(w1(xQ)+b1)CBOW和Skip-gram两种架构的重点都是得到一个Q矩阵CBOW

fu_gui_mu_dan·2022-12-23 07:59

【word2vec】篇二：基于Hierarchical Softmax的 CBOW 模型和 Skip-gram 模型

模型基本结构目标函数梯度计算Skip-gram模型基本结构梯度计算优缺点分析系列文章：【word2vec】篇一：理解词向量、CBOW与Skip-Gram等知识【word2vec】篇二：基于HierarchicalSoftmax

VariableX·2022-12-23 06:16

Skip-gram & CBOW 的一些理解

、前言一、背景二、基础结构2.1One-hot投影成隐向量2.2利用一个词预测一个词2.3损失函数的计算三、CBOW四、Skip-gram五、一些训练时用到的tricks5.1HierarchicalSoftmaxHierarchical

Rising_Flashlight·2022-12-23 06:45

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