SoftMax

pytorch中nn.softmax的dim=1和dim=2的操作

在学习注意力机制的时候，可能需要用到nn.softmax来进行矩阵的乘法结果进行权重归一，但是对于nn.softmax的参数dim不知道具体的操作流程，于是自分别创建两个函数，对应dim=1和dim=2
Tcotyledons·2022-12-09 21:08

机器学习--logistic回归和softmax回归

logistic回归和softmax回归放在一起总结一下，其实softmax就是logistic的推广，logistic一般用于二分类，而softmax是多分类。
kevin_123c·2022-12-09 17:48

Tensorflow2.0学习笔记一(B站课程【北京大学】Tensorflow2.0)

转换为数据类型理解axistf.Variabletensorflow中的数学运算函数Tensorflow的数据标签和特征配对函数对指定参数进行求导运算enumerate(枚举)tf.one_hottf.nn.softmaxassign_subtf.argmax
Chen的博客·2022-12-09 15:51

PyTorch深度学习实践概论笔记9练习-使用kaggle的Otto数据集做多分类

在文章PyTorch深度学习实践概论笔记9-SoftMax分类器中刘老师给了一个课后练习题，下载kaggle的Otto数据集做多分类。0Overview先看看官网给的背景介绍。
双木的木·2022-12-09 12:02

pytorch基础（六）：torch.nn.Softmax和torch.nn.CrossEntropyLoss

文章目录前言一、问题描述二、torch.nn.Softmax三、torch.nn.CrossEntropyLoss总结前言  本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度
麻衣带我去上学·2022-12-09 11:20

nn.BCELoss()与nn.CrossEntropyLoss()的区别

nn.BCELoss()可以认为是nn.CrossEntropyLoss()的一个二分类的特例1、但是在使用nn.BCELoss()时需要先加上一个Softmax()层，而使用nn.CrossEntropyLoss
Offer.harvester·2022-12-09 11:49

torch 的 F.cross_entropy

pred.shape)target=torch.tensor([2,3,4]).long()#需要是整数print(target.shape)#交叉熵损失函数,输入的参数是形状不一样的#predict会在其内部进行softmax
chnhbhndchngn·2022-12-09 11:45

KLD Loss（ tf.nn.softmax, torch.nn.functional.softmax, log_softmax, kl_div） 计算技巧(一)

主要涉及的API包括tf.nn.softmax,torch.nn.functional.softmax,log_softmax,kl_div文章目录二维数据输入数据前处理tf.nn.softmaxtorch.nn.func
老光头_ME2CS·2022-12-09 11:13

基于TensorFlow实现的CNN神经网络 花卉识别系统Demo

CNN神经网络花卉识别系统DemoDemo展示登录与注册主页面模型训练识别神经网络训练Demo下载Demo展示登录与注册主页面模型训练识别神经网络定义CNN网络结构卷积神经网络，卷积加池化2，全连接2，softmax
JJJJiangYH·2022-12-09 11:09

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-word2evc-基于向量空间中词表示的有效估计

基于向量空间中词表示的有效估计目录概念引入摘要大意介绍词的表示方式评价指标词向量训练方式复杂度的降低负采样重采样(SubsamplingofFrequentWord)研究成果概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax
丰。。·2022-12-09 10:24

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-char_embedding

本文目录概念引入由来摘要大意C2W模型语言模型的训练流程词性标注模型研究成果概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax的推导word2evc由来词向量的学习在自然语言处理的应用中非常重要
丰。。·2022-12-09 10:24

使用chatGPT编写的self-attention模块

-2,-1))#计算注意力权重defattention_weights(query,key,values):score=attention_score(query,key)weights=torch.softmax
ipv-tao·2022-12-09 10:12

多层感知机的从零开始实现

为了与之前softmax回归（:numref:sec_softmax_scratch）获得的结果进行比较，我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集（:numref:
weiket·2022-12-09 09:42

【从零开始学习深度学习】9.多层感知机MLP及常用激活函数介绍

之前的文章已经介绍了包括线性回归和softmax回归在内的单层神经网络。然而深度学习主要关注多层模型。
阿_旭·2022-12-09 09:39

动手深度学习笔记（十六）4.2. 多层感知机的从零开始实现

为了与之前softmax回归（3.6
落花逐流水·2022-12-09 09:35

多层感知机、激活函数（pointnet算法基础知识）

区分：回归输出实数，softmax回归输出概率，多分类问题。2、缺点：不能拟合XOR函数（也就是处理异或），产生线性分割面，导致第一个AI的寒冬。
费马罗尔拉格朗日柯西……·2022-12-09 09:34

13.多层感知机的从零实现以及简洁实现

从零开始实现1.读取数据为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集。
chnyi6_ya·2022-12-09 09:30

三篇助你理解Transformer 中的 Query、Key 与 Value

query,key,value的概念解释这一篇帮你用图来了解过程如何理解Transformer中的Query、Key与Value这一篇总结收尾就是Query*Key其实就是计算相关度或叫依赖度，然后经过softmax
帅帅梁·2022-12-09 08:26

transformer注意力机制的理解（Q,K,V,dk）

Attention公式：上面这个注意力公式可以理解为是算V的加权后的表示权重就是V前面的所有部分，其中softmax可以使得权重概率分布和为1。
Quentin_nb·2022-12-09 08:23

深度学习经典网络（2）VGG网络结构详解

全连接部分一般最多包含2到3个全连接，最后通过Softmax得到分类结果，由于全连接层参数量大，现在倾向于尽可能的少用或者不用全连接层。
青衫憶笙·2022-12-09 07:51

VGG网络详解

VGG由5层卷积层、3层全连接层、softmax输出层构成，层与层之间使用max-pooling分开，所有隐层的激活单元都采用ReLU函数。小卷积核和多卷积子层。VGG使用多个较
DreamBro·2022-12-09 07:05

VGG网络结构详解

VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition结构组成论文中提供的6种网络配置：整个网络有5个vgg-block块和5个maxpool层逐个相连，然后进入FC层，直到最后1000个softmax
忙什么果·2022-12-09 07:34

【论文泛读】Deep Cross-Modal Projection Learning for Image-Text Matching

主要方法相关知识点交叉熵损失C=−1n∑x[yln⁡a+(1−y)ln⁡(1−a)]C=-\frac{1}{n}\sum_{x}[y\lna+(1-y)\ln(1-a)]C=−n1∑x[ylna+(1−y)ln(1−a)]softmax
浪里摸鱼·2022-12-09 04:51

SHA-RNN 之高呼 boooOOOOmmm

pdf代码传送门：https://github.com/Smerity/sha-rnnSHA-RNN是由几个部分组成的：一个可训练的嵌入层，一层或者多层堆叠的单头注意力RNN(SHA-RNN)，再加一个softmax
sliderSun·2022-12-09 00:34

卷积神经网络

TensorFlow中的softmax函数softmax函数将其输入转换成0到1之间的值，并使其归一化，换句话说，softmax函数将你的logit转化为概率。
长安蔡徐坤·2022-12-08 22:12

什么是softmax回归？

一、前言1、softmax回归不是回归问题，而是分类问题2、分类问题：对离散值的预测。
ReturnNu11·2022-12-08 21:35

深度学习之Softmax回归

Softmax虽然是回归但本质是一个多分类回归vs.分类回归（估计一个连续值）单连续数值输出自然区间R跟真实的区别作为损失分类（预测一个离散类别）通常多个输出输出i是预测为第i类的置信度从回归到多分类均方损失对类别进行一位有效编码
Summerke123·2022-12-08 21:05

Pytorch学习（十）Pytorch中常用的损失函数

1.torch.nn.CrossEntropyLossCrossEntropyLoss的作用相当于将nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()结合在一起，nn.LogSoftmax()相当于先对输入矩阵计算
TEn%·2022-12-08 21:16

攻克 Transformer && 评分函数（加性注意力、缩放点积注意力）

目录（1）评分函数概念（2）加性注意力a)公式b)草稿理解c)完整代码（3）缩放点积注意力a)公式b)草稿理解c）完整代码（4）掩蔽softmax操
Flying Bulldog·2022-12-08 19:52

Softmax回归模型的构建和实现（Fashion-MNIST图像分类）

在前面的线性回归(LinearRegression)模型的构建和实现中，我们了解到这种模型适用于输出为连续值的情景，如果对于离散值（一般表示为类别）的预测，一般都使用Softmax回归，这个模型在MNIST
寅恪光潜·2022-12-08 16:15

推荐系统笔记（十二）：常用激活函数gelu、swish等

汇总有：Identity、Sigmoid、TanH、Softmax、Softsign、Softplus、ReLU、LeakyReLU、RandomizedReLU、SELU、GELU。
甘霖那·2022-12-08 14:20

YOLOV5之TensorRT加速：C++版

C++API从头开始创建网络定义3.1gLogger3.2过程3.2.1创建builder和network3.2.2添加输入层，包括输入层名称，输入维度及类型3.2.3添加卷积层、池化层、全连接层以及Softmax
龙啸wyh·2022-12-08 12:58

【计算机视觉+CNN】keras+ResNet残差网络实现图像识别分类实战（附源码和数据集 超详细）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、深度卷积神经网络模型结构1：LeNet-5LeNet-5卷积神经网络首先将输入图像进行了两次卷积与池化操作，然后是两次全连接层操作，最后使用Softmax
showswoller·2022-12-08 12:39

CS231n lecture 3 损失函数和优化

lecture3损失函数和优化文章目录lecture3损失函数和优化MulticlassSVMloss多分类SVM损失函数正则项RegularizationSoftmaxClassifier优化Optimization
QingYuAn_Wayne·2022-12-08 11:26

CS231n-Lecture3:损失函数和优化（Loss Functions and Optimization）

损失函数和优化线性分类（Linearclassification）从图像到标签分数的参数化映射线性分类器的理解损失函数多类支持向量机（MulticlassSVM）正则化实现过程Softmax分类器SVM
二叉树不是树_ZJY·2022-12-08 11:54

（pytorch-深度学习系列）使用softmax回归实现对Fashion-MNIST数据集进行分类-学习笔记

使用softmax回归实现对Fashion-MNIST数据集进行分类importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitimportnumpyasnpimportsys
我是一颗棒棒糖·2022-12-08 11:24

【cs231n】lecture 3损失函数和优化

文章目录3.1损失函数多分类SVM（SupportVectorMachine）正则化SoftmaxClassifier(MultinomialLogisticRegression)3.2优化（Optimization
Tra_cy·2022-12-08 11:52

Lecture2：损失函数及优化

SVM1.1.1SVM的代价函数及优化目标1.1.2如何理解将SVM成为大间距分类器1.1.3大间距分类器的数学原理1.1.4SVM核函数（构建非线性分类器）及控制点的选择1.1.5构建自己的SVM1.2softmax
Courage2022·2022-12-08 11:20

Faster-RCNN原理笔记

网络原理和个人的理解论文下载论文源码前期Tensorflow2.0基础RCNN原理FastRCNN原理原理论文中的网络结构图解主要步骤是输入图片对图片进行卷积，提取特征使用RPN网络生成Anchorbox，对其裁剪过滤后，通过softmax
aeeeeeep·2022-12-08 10:02

一篇博客搞定深度学习基本概念与反向传播

目录深度学习的发展过程深度学习的步骤定义NeuralNetWork全前向连接softmax介绍定义loss函数定义优化器选择最优参数optimization反向传播Backpropagation深度学习介绍反向传播视频深度学习的发展过程
尘心平·2022-12-08 07:36

softmax回归从零开始实现

1.引入Fashion-MNIST数据集并设置数据迭代器的批量大小为256importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256#每次随机读256张图片，返回训练集和测试集的迭代器train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)2.初始化
chnyi6_ya·2022-12-07 21:18

11. softmax回归的简洁实现

通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。继续使用Fashion-MNIST数据集，并保持批量大小为256。
chnyi6_ya·2022-12-07 21:18

深度学习笔记（5）——pytorch实现Att-BiLSTM

文章目录1模型介绍2代码实现3传播过程理解4实验4参考文献1模型介绍模型图：LSTM层：Attention层M=tanh(H)α=softmax(ωT∗M)r=HαTh∗=tanh(r)\M=tanh(
热爱旅行的小李同学·2022-12-07 21:52

NNDL 实验四 线性分类

常用的线性分类模型有Logistic回归和Softmax回归：Log
白小码i·2022-12-07 20:47

Removing the Bias of Integral Pose Regression 阅读笔记

在此过程中，我们发现在softmax后取期望，使积分姿态回归存在潜在偏差。为了抵消偏差，我们提出了一
AnZhiJiaShu·2022-12-07 20:09

【Tensorflow学习一】神经网络计算过程: 搭建第一个神经网络模型

tensorflow中的数学运算函数Tensorflow的数据标签和特征配对函数tf.GradientTape某函数对指定参数进行求导运算enumerate枚举tf.one_hot独热编码tf.nn.softmax
Chen的博客·2022-12-07 12:46

干货 | 浅谈 Softmax 函数

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来自|知乎作者|LinT仅作学术交流，如有侵权，请联系删除0.引言Softmax函数几乎是深度学习中的标配了，在人工神经网络中，几乎无处不可见
小白学视觉·2022-12-07 12:35

注意力机制 - 注意力评分函数

文章目录注意力评分函数1-掩蔽softmax操作2-加性注意力3-缩放点积注意力4-小结注意力评分函数在上一节中，我们使用高斯核来对查询和键之间的关系建模。
未来影子·2022-12-07 12:33

注意力机制——注意力评分函数（代码+详解）

目录注意力分数关于a函数的设计有两种思路1.加性注意力(AdditiveAttention)2.缩放点积注意力（ScaledDot-ProductAttention）模块导入遮蔽softmax操作加性注意力代码
Unstoppable~~~·2022-12-07 12:01

将注意力机制中的softmax函数进行替换

2104.07012代码：https://github.com/rishikksh20/rectified-linear-attention阅读笔记Motivation最近一些研究者在研究将注意力机制中的softmax
深度之眼·2022-12-07 12:55
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