SoftMax 第35页

【动手学深度学习v2】注意力机制—1 注意力评分函数

ScaledDot-ProductAttention总结参考系列文章单维注意力分数f(x)=∑i=1nα(x,xi)yi=∑i=1nexp⁡(−12(x−xi)2)∑j=1nexp⁡(−12(x−xj)2)yi=∑i=1nsoftmax

Hannah2425·2022-12-07 01:19

transformer中的缩放点积注意力为什么要除以根号d

作者认为，当d较大时，点积的幅度也就变大，容易进入softmax函数的梯度消失区域。什么叫点积的幅度变大？这里作者指的应该是方差会变大。点积之后，数据的方差会改变，不等同于原分布。

布吉岛的一筐猪·2022-12-07 01:41

错误Assertion `input_val ＞= zero && input_val ＜= one` failed

出现这个错误：Assertion`input_val＞=zero&&input_val＜=one`failed在模型最后加上sigmoid()或者softmax()

xdqiangdd·2022-12-06 23:45

‘input_val ＞= zero && input_val ＜=one‘

应当在最后一层增加softmax激活或者sigmoid激活。

SweetBonk·2022-12-06 23:05

dice系数交叉熵_二分类语义分割损失函数

这里针对二类图像语义分割任务，常用损失函数有：[1]-softmax交叉熵损失函数(softmaxloss，softmaxwithcrossentroyloss)[2]-diceloss(dicecoefficientloss

weixin_39637921·2022-12-06 23:09

语义分割之损失函数汇总

spm=1001.2014.3001.5501知乎资源：【损失函数合集】超详细的语义分割中的Loss大盘点LovaszSoftmax多分类时，LovaszSoftmax的效果优于CrossEntropy

放牛娃子·2022-12-06 23:33

分割常用损失函数

交叉熵2.加权交叉熵3.BCELoss（BinaryCrossEntropy）4.FocalLoss5.DiceLoss6.IoULoss7.Jaccard系数8.Tversky系数9.Lovasz-SoftmaxLoss10

Billie使劲学·2022-12-06 23:02

NLP经典论文：TextCNN 笔记

NLP经典论文：TextCNN笔记论文介绍模型结构整体模型输入输出整体流程流程维度输入层输入输出卷积层和ReLu激活输入输出过程maxpooling池化层输入输出全连接dropout层与softmax层输入输出过程训练过程优化目标预测过程文章部分翻译

电信保温杯·2022-12-06 15:59

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-glove-Global Vectors for Word Representation

本文目录概念引入介绍摘要大意模型原理模型的公式推导模型效果对比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该篇论文的背景word2evc

丰。。·2022-12-06 14:12

Logistic 回归与 Softmax 回归在解决二分类问题的区别

Logistic回归与Softmax回归在解决二分类问题的区别在学习邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》的Softmax回归时，他在最后提出了此问题。久经思考后，没想出来有什么区别。

赵爱梅·2022-12-06 14:08

深度学习原理24——损失函数与优化过程

损失函数1损失函数的作用1.1损失函数的作用就是调整权重1.2不同损失函数对应不同的分类器2各种损失函数2.1SVM平均合页损失2.2交叉熵损失（softmax分类后）2.3SVM与Softmax对比2.4L1

晓码bigdata·2022-12-06 14:31

Transformer学习记录

Transformer学习一预备知识（1）softmaxsoftmax函数，又称归一化指数函数，是二分类sigmoid在多分类上的推广。在输出一个多分类结果时，其概率大于0小于1，且概率之和为1。

似忆·2022-12-06 13:59

核函数和激活函数和异常检测和聚类（outlier detection）

1.6核函数对应的参数1.7聚类初始质心的选取1.8聚类算法停止条件1.9聚类距离的度量二、激活函数2.1tanh激活2.2sigmoid函数2.3ReLU函数2.4PReLU函数2.5ELU函数2.6softmax

小麦粒·2022-12-06 12:17

Python深度学习6之神经网络

Python神经网络6之神经网络神经网络神经网络基础神经网络感知机playground使用神经网络原理softmax回归交叉熵损失softmax、交叉熵损失API案例：Mnist手写数字识别数据集介绍Mnist

VillanelleS·2022-12-06 12:11

机器学习--- 交叉熵损失(CrossEntropy Loss)--(附代码)

文章目录一、Softmax介绍1.1Softmax的形式1.2一些问题1.2.1为什么训练阶段需要Softmax层？推理阶段通常不使用Softmax层？

Jankin_Tian·2022-12-06 12:01

交叉熵的数学原理及应用——pytorch中的CrossEntropyLoss()函数

交叉熵的数学原理及应用——pytorch中的CrossEntropyLoss函数前言公式推导过程softmax解析实例一维二维前言分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数，原来就是了解，但一直搞不懂他是怎么来的

CV-杨帆·2022-12-06 12:48

Softmax函数下的交叉熵损失含义与求导

1.Softmax首先是我们的softmax函数。它很简单，以一个向量作为输入，把向量的每个分量，用指数函数归一化后输出。

FFHow·2022-12-06 12:16

softmax 与 sigmoid 关系测试

0.5,0.0,0.13,0.5,0.67,1.0,10.0]fornuminnum_list:logits=torch.tensor([num,0])sigmoid_results=torch.sigmoid(logits[0])softmax_resuots

YuQiao0303·2022-12-06 10:27

SSRNet 点云重建代码采坑记录

：数据集下载数据集配置可能的报错TypeError:softmax()gotanunexpectedkeywordargument'axis'NameError:name'scan'is

YuQiao0303·2022-12-06 10:27

【从零开始学习深度学习】7.自己动手实现softmax回归的训练与预测

基于上一篇文章读取fashion-minist数据集的基础，本文自己动手实现一个softmax模型对其进行训练与预测。

阿_旭·2022-12-06 07:30

【从零开始学习深度学习】8.Pytorch实现softmax回归模型训练

上一篇文章我们自己手动实现了softmax回归模型，本文我们将直接使用Pytorch提供的模型实现softmax模型，这种方式更加简便快捷。

阿_旭·2022-12-06 07:30

典型的多层神经网络模型,多层变量神经网络分析

4、输出层可以用softmax之类的函数，将隐含层的输出归并成一个。代码请自行编写。

小六oO·2022-12-06 07:46

机器学习笔记-MNIST数据库

如果你已经知道MNIST是什么，以及什么softmax（多项式逻辑）回归，那么你可能更喜欢这个更快节奏的教程。在开始任一教程之前，请务必安装TensorFlow。

sfdbgfsdfbhd·2022-12-06 06:28

torch.Tensor()与torch.tensor()

今天在练习手写softmax系列函数的时候遇到了报错:出错原因我的target不是indextensor。我是按照一个博客进行实践的,自己一个个代码打过来的怎么会有错呢？

Cassie_pylua·2022-12-06 01:20

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-阅读理解-NLP-MRC

本文目录概念引入机器阅读理解的简要介绍论文研究背景相关数据集的时间脉络问答系统的分类研究成果实验结果概念引入有关中文实体命名识别逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax

丰。。·2022-12-05 16:00

动手学习深度学习——读书笔记(1)

动手学习深度学习——读书笔记(1)线性回归，Softmax，多层感知机，文本预处理，语言模型，循环神经网络基础等部分知识点总结一直都有拜读《动手学习深度学习》的欲望，无奈总是心里说想要，身体又很诚实。

小张想学计算机·2022-12-05 13:00

全连接前馈神经网络DNN

+b激活后输出y结构：输入层inputlayer隐藏层hiddenlayer（n层）输出层outputlayerDNN采用Softmax做输出层激活函数，隐藏层各层激活函数选sigmoid即

Corse1769·2022-12-05 13:52

【神经网络】全连接神经网络理论

文章目录三、全连接神经网络（多层感知器）3.1网络结构设计：3.2损失函数：1、SOFTMAX（把分数变成概率）2、交叉熵损失3.3优化算法：1、计算图与反向传播：2、再谈损失函数（梯度消失问题）:3、

Koma_zhe·2022-12-05 13:19

全连接神经网络的优化

全连接神经网络的优化前言1.梯度消失2.梯度爆炸2.1固定阈值裁剪2.2根据参数的范数来衡量3.损失函数3.1Softmax3.2交叉熵损失3.3交叉熵损失和多类支撑向量机损失4.梯度下降优化4.1动量法

三木小君子·2022-12-05 13:43

【Pytorch基础教程35】引入非线性的激活函数

文章目录一、从最简单的logistic回归说起二、为什么需要激活功能三、常见激活函数特点：3.1ReLU激活函数3.2sigmoid激活函数3.3tanh激活函数3.4softmax激活函数3.5其他激活函数四

山顶夕景·2022-12-05 13:43

[2022]李宏毅深度学习与机器学习第十三讲（必修）-神经网络压缩

Networkcompression做笔记的目的OutlineNetworkcanbeprunedWhyPruningKnowledgeDistillationEnsembleTemperatureforsoftmaxParameterQuantizationArchitectureDesign-DepthwiseSeparableConvol

走走走，快去看看世界·2022-12-05 10:07

DL - softmax、log_softmax、nll_loss、cross_entropy_loss

文章目录softmaxlog_softmaxnll_losscross_entropy_loss关于log_softmax输出使用log_softmax计算softmax的对数值，log_softmax

伊织code·2022-12-05 10:02

深度学习图像分割和图像分类最大区别

图像分类：应用于图像级分类，在全连接层后接softmax得到分类概率，常用CNN图像分割：应用于像素级分类，softmax应用于特征通道方向，上采样后对每个像素进行像素级的分类，常用FCN等

zhege_Deep Learning·2022-12-05 09:41

深度学习系列--1.入坑模型: 线性回归，logistic 回归，softmax分类器

惭愧啊，读研的时候学得正是模式识别；当看着书本上都是公式推导、博士师兄们也都在公式推导研究新算法的时候，排斥心理到了顶点，从此弃疗。工作三年，重新捡起，因为更关注实际操作，所以选择了《python深度学习》这本书，辅助AndrewNg视频+博客，希望能够从应用的角度去使用机器学习这门工具，不重蹈覆辙不想老生常谈，别人讲得很好的，就直接引用了；之前已经了解的概念，也不赘述了；只关注自己不懂的、以及记

a451954306·2022-12-05 07:55

自然语言处理之____Fasttext

1，fasttext架构fasttext的模型类似于word2vec中的cbow模型，cbow是预测中间的词，而fasttext是用整个文本的特征去预测文本的类型fasttex使用了层次softmax，

魔法_wanda·2022-12-04 17:03

8.softmax回归

1.关于回归和多类分类分类问题从回归的单输出变成了多输出，这个多输出的个数=类别的个数置信度：置信度一词来自统计学，而统计学的本质是，用抽样的数据去估计整体的真实分布。例如，样本均值估计整体均值；还有，频率近似概率。而置信度的含义就是，你在用样本估计整体的时候，所得到的结论的“可信程度”，或者说，是对自己所的结论的一个量化的概率评价（打分）2.从回归到多分类–均方损失假设有n个类别，那么可以用最简

chnyi6_ya·2022-12-04 14:29

深度学习原理42——一文彻底理解sigmoid和softmax的区别和输出通道维度的关系

==对于sigmoid和softmax看这篇足够了==这里写目录标题1模型的输出基本上分为3种情况，当然还有其它的：2sigmoid和softmax函数是什么3二分类sigmoid或者softmax4多分类

晓码bigdata·2022-12-04 13:46

softmax、以及与sigmoid的比较

softmax是什么？softmax用于多分类过程中，将多个神经元的输出，映射到(0,1)范围内，且这些映射值的总和为1，相当于概率值。

小陈要加油！·2022-12-04 13:45

激活函数sigmoid和激活函数softmax

1.激活函数sigmoidSigmoid函数是一个在生物学中常见的S型函数，也称为S型生长曲线。在信息科学中，由于其单增以及反函数单增等性质，Sigmoid函数常被用作神经网络的激活函数，将变量映射到0,1之间。图像归一化的过程：Sigmoid=多标签分类问题=多个正确答案=非独占输出（例如胸部X光检查、住院）。构建分类器，解决有多个正确答案的问题时，用Sigmoid函数分别处理各个原始输出值。S

blue_lala·2022-12-04 13:45

sigmoid 和 softmax的区别在哪里？

sigmoid激活函数，偶然想起几个月前跟师兄争论注意力机制中使用sigmoid函数的合理性，发现自己错了，老脸一红关于这两种函数的介绍网上有很多，为了方便就不列公式了，只说当时没有搞清楚的一点：sigmoid和softmax

weiweiweimengting·2022-12-04 13:45

softmax与sigmoid的区别

softmax与sigmoid这两者之间区别其实还不小，还是先看两者结构上的区别：可以看出最大的区别在于softmax的计算的是一个比重，而sigmoid只是对每一个输出值进行非线性化。

普通攻击往后拉·2022-12-04 13:15

softmax和sigmoid的选择

前言最近在做一个二分类项目，项目过程中经过测试发现最后一层的激活函数分别使用了softmax和sigmoid的函数，经过测试softmax的结果更加的好，由此引发了一些思考，为什么softmax要比sigmoid

皮肉古拉姆·2022-12-04 13:14

深度学习方法——实验4：代码比较softmax与sigmoid

前言：老师安排这么个实验，应该是为了让我们形象的理解softmax与sigmoid函数在神经网络中更适合担任什么“职位”，也就是更适合作为中间隐藏层的激活函数还是最终输出层的激活函数。

时生丶·2022-12-04 13:42

Softmax和Sigmoid函数的区别

sigmoid函数用于多标签问题，选取多个标签作为正确答案，它是将任意值归一化为[0-1]之间，并不是不同概率之间的相互关联，且由于远离0的部分梯度较小，容易出现梯度消失现象Softmax函数用于多分类问题

ciki_tang·2022-12-04 13:42

softmax与sigmoid函数的区别

sigmoid函数用于多标签问题，选取多个标签作为正确答案，它是将任意实数值归一化映射到[0-1]之间，并不是不同概率之间的相互关联，且由于远离0的部分梯度较小，容易出现梯度消失现象。sigmoid详细解释：Sigmoid函数解析__Sumor的博客-CSDN博客_sigmoid函数当x趋近于负无穷时，y趋近于0；当x趋近于正无穷时，y趋近于1；当x=0时，y=1/2。用sigmoid函数近似得到

一只小小的土拨鼠·2022-12-04 13:12

sigmoid和softmax区别

SoftmaxSoftmax是对一个向量进行归一化的过程，每个元素的输出都与整个向量相关。softmax通常作为最后一层的激活函数，用于分类任务，并且搭配交叉熵损失共同使用，用于分类任务。

在下小李～·2022-12-04 13:40

softmax和交叉熵

目录1.softmax初探2.softmax的定义3.softmax与交叉熵损失函数4.softmaxVSk个二元分类器5、各种损失函数1.均方差损失函数(MeanSquaredError)2.均方差损失函数

深海的yu·2022-12-04 13:40

Sigmoid 和 Softmax 如何进行函数处理分类？

来源商业新知网，原标题：函数分类大PK：Sigmoid和Softmax，分别怎么用？

anhan9016·2022-12-04 13:39

Sigmoid与Softmax的区别

SigmoidSoftmax适用场景多标签分类问题（多个正确答案，如一张图片属于猫类也属于动物类）单标签分类（也称：多类分类）问题（只有一个正确答案，如一个数字只能是1或2或…）【多标签分类问题也可以】

ゞωáиɡホ辛鴻ゾ·2022-12-04 13:07

三分钟认知Softmax和Sigmoid的详细区别

目录前言1.Softmax2.Sigmoid3.总结前言Softmax以及Sigmoid这两者都是神经网络中的激活函数，对应还有其他的激活函数引入激活函数是为了将其输入非线性化，使得神经网络可以逼近任何非线性函数

码农研究僧·2022-12-04 13:06

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