SoftMax

深度学习鱼书笔记2——感知机、神经网络

1.异或门无法用一条直线的感知机实现从而引出非线性算法2.神经网络符号3、使用np.shape会缺省一维的行数或列数如print(X.shape)#(2,)print(B1.shape)#(3,)4.softmax
MIHUIER·2022-12-04 13:27

神经网络的损失函数---学习笔记

从而找到让损失函数最小的模型的参数损失函数是衡量网络输出合真实值的差异损失函数并不使用测试数据来衡量网络的性能损失函数用来指导训练过程，使得网络的参数向损失降低的方向改变假设我们的神经网络用作分类，损失函数定义为交叉熵损失函数，当神经网络的输出层做了softmax
钟爽爽面·2022-12-04 09:28

NNDL 实验五 前馈神经网络（3）鸢尾花分类

小批量梯度下降法编辑4.5.1.1数据分组4.5.2数据处理4.5.2.2用DataLoader进行封装4.5.3模型构建4.5.4完善Runner类4.5.5模型训练4.5.6模型评价4.5.7模型预测思考题1.对比Softmax
HBU_fangerfang·2022-12-04 09:09

Keras生成式学习（五）

语言模型能够捕捉到语言的潜在空间（latentspace），即语言的统计结构，从模型的softmax输出中进行概率采样是一种很巧妙的方法。举个例子，输入从文本语料中提取的N个字符组成的字符串
東方海竹·2022-12-04 09:36

Loss模块

导入包fromutilsimportcos_sim,euclidean_dist方法EucSoftmax变量“”"Calculatecosdistanceloss.Args:protos:protosvectorinnowepisode
big_matster·2022-12-04 07:03

Softmax回归——动手学深度学习笔记

Softmax回归，虽然它的名称叫做回归，其实它是一个分类问题。
我是小蔡呀～～～·2022-12-04 06:04

21个项目玩转深度学习-第一章（1）

Trueone_hot=True表示的是，其构造的n维数组，其中只有一个元素为1，其余元素全为0的数组形如（0，1，0，0，0，0，0，0，0，0）使用onehot的直接原因是现在多分类cnn网络的输出通常是softmax
寒武纪元·2022-12-04 04:19

pytorch- softmax和分类模型

softmax和分类模型内容包含：softmax回归的基本概念如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型使用
胖虎艾春辉·2022-12-04 00:53

Attention机制原理

机制的工作原理并不复杂，我们可以用下面这张图做一个总结一个Attention的计算过程有三步:阶段一:query和key进行相似度计算，得到一个query和key相关性的分值阶段二:将这个分值进行归一化(softmax
junjunzai123·2022-12-03 17:04

pytorch09实践（刘二大人）

之前我们所学的都是二分类问题，而MNIST是一个多分类问题，数据集的标签有10个，具体关于MNIST数据集的介绍可以看看这个连接：详解MNIST数据集关于解决多分类问题，这节引入了softmax函数，公式为
chenzeyu940717·2022-12-03 16:42

pytorch实现简单全连接层

文章目录线性回归导入所需库生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数和优化算法训练模型小结补充softmax回归基本原理交叉熵损失函数简洁实现线性回归导入所需库importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportrandom
happycaiyu·2022-12-03 15:46

每天五分钟机器学习：支持向量机损失函数和互熵损失函数

本文重点本节课程我们讲学习两个常见的损失函数，一个是支持向量机损失，也叫做hingeloss，另外一个损失函数是互熵损失函数，它常常应用于softmax分类器中。
幻风_huanfeng·2022-12-03 12:13

【pyTorch基础】softmax

importtorchfromtorchimportnn#自定义数据集#确定随机数种子torch.manual_seed(7)#产生7张2*2的图片x=torch.rand((7,2,2))#标签为0，1，2y=torch.randint(0,3,(7,))print(x)print(y)tensor([[[0.5349,0.1988],[0.6592,0.6569]],[[0.2328,0.42
Running派～·2022-12-03 11:20

多层感知机（MLP）

多层感知机（MLP）文章目录多层感知机（MLP）线性函数激活函数1.为什么要使用激活函数2.激活函数需要具备的性质:3.常用的激活函数ReLUsigmoidtanh多层感知机隐藏层单隐藏层多分类问题Softmax
龟思·2022-12-03 00:03

pytorch学习--softmax回归

softmax回归softmax回归本质是分类问题。回归：估计一个连续值分类：预测一个离散类别softmax函数能够将为规划的预测变换为非负数并且总和为1，同时让模型保持可导的性质。
_Learning_·2022-12-02 23:24

Gumbel Max与Gumbel Softmax演示动画

GumbelMax以及GumbelSoftmax的理论证明见：漫谈重参数：从正态分布到GumbelSoftmax我用js写了一个利用GumbelMax来对离散分布进行重参数化的过程，地址：GumbelMaxDemo
pyxiea·2022-12-02 22:27

【Gumbel-softmax 采样】再参数化

Gumbel-max和Gumbel-softmax都是一种在参数化的采样方法，在离散变量的采样中具有：将某一随机离散变量X变得对每一维度概率可导的作用。为什么要Gumbel-max(softmax)？
学渣渣渣渣渣·2022-12-02 22:57

gumbel-softmax trick

而使用softmax强制其输出为概率分布的话，虽然可以计算后续损失，但是其本质上还是argmax的含义。
Reza.·2022-12-02 22:26

GAN阅读论文笔记

学习笔记AbstractIntroductionchallengeRelGAN（RelationalGAN）Model——RelGANrelationalmemerybasedgeneratorgumbelsoftmaxrelationgumbel-Maxtrick
QYQ_QYQ·2022-12-02 22:55

学习笔记【gumbel softmax】

gumbelsoftmax用于处理argmax不可导的情况解决思路：引入gumbel分布。
hei_hei_hei_·2022-12-02 22:24

gumbel-softmax(替代argmax)

由于argmax操作不可导，可用gumbel-softmax操作来替代用它获得的onehot向量作为mask可以实现argmax效果torch.nn.functional.gumbel_softmax(
hxxjxw·2022-12-02 22:24

Reparameterization 重参数/Gumbel-Max/Gumbel-Softmax

如果从离散分布中采样，需要定义一种可微分的与离散分布近似的取样方法，这就需要用到Gumbel-Softmax。Gumbel-Max是Gumbel-Softmax的基础，提供了
对你说的对·2022-12-02 22:24

TF笔记：小trick之gumbel softmax

TF笔记：小trick之gumbelsoftmax0.引言1.gumbelsoftmax2.tf代码实现3.参考链接0.引言故事的起因在于我们在实际工作中遇到的一个小的需求，即我们在模型定义当中需要用到
Espresso Macchiato·2022-12-02 22:23

算法学习之gumbel softmax

1.gumbel_softmax有什么用呢?假设如下场景:模型训练过程中,网络的输出为p=[0.1,0.7,0.2],三个数值分别为"向左",“向上”,"向右"的概率。
学弟·2022-12-02 22:52

深度学习入门（六） 图像分类数据集（MNIST）

前言图像分类数据集（Fashion-MNIST）1获取数据集2读取小批量3整合所有组件前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者本文记录用，防止遗忘图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax
澪mio·2022-12-02 19:27

神经网络：全连接神经网络（单层结构）

而在神经网络解决多分类问题时，便是通过softmax函数，将每个样本的输出值转换为一个概率值，比较概率值的大小，实现多分类问题的求解。
如厮__·2022-12-02 18:42

Transformer--相对位置编码

最近使用较多，不同于绝对位置编码，相对位置编码用在每次计算attention矩阵时atten=softmax（Q*K+B）这里就以SwinTransformer为例，直接上代码1.即插即用的相对位置偏移代码该代码可单独运行
杀生丸变大叔了·2022-12-02 18:43

【NLP】word2vec哈夫曼编码/层次softmax

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·2022-12-02 17:59

文本检测算法损失函数汇总

CTPNAnchorSoftmaxloss：该Loss用于监督学习每个Anchor中是否包含文本。
葛葛葛立鹏啊·2022-12-02 17:28

搭建深度学习框架（七)：softmax+交叉熵损失函数的实现

代码下载地址：xhpxiaohaipeng/xhp_flow_frame一、softmax+交叉熵损失函数代码实现的原理1.在经过交叉熵损失函数处理前，输出结果应先经过一个softmax函数处理得到一个总和为
枭志·2022-12-02 17:26

[深度学习] 多种损失函数 contrastive loss & triplet loss & L-softmax

参考：https://blog.csdn.net/zeroQiaoba/article/details/80086906triplet_loss改进：参考https://blog.csdn.net/weixin_41803874/article/details/116202667损失函数对比损失函数（Contrastivelossfunction）三元组损失（tripletloss）triplet
(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2022-12-02 17:50

NLP常用损失函数代码实现——SoftMax/Contrastive/Triplet/Similarity

NLP常用损失函数代码实现  NLP常用的损失函数主要包括多类分类（SoftMax+CrossEntropy）、对比学习（ContrastiveLearning）、三元组损失（TripletLoss）和文本相似度
华师数据学院·王嘉宁·2022-12-02 17:48

常用损失函数

/b0578bd884f74917bd800ec6d0ed34cd.png#pic_cente=x=600)Hingeloss—SVMRegulization(正则化)：避免模型过拟合交叉熵损失函数—softmax
Canglang Water·2022-12-02 15:18

机器学习基础算法应用实践案例整理

机器学习基础算法应用实践案例整理一.线性回归算法部分：1.基于多元线性回归lineargradient预测家庭用电2.基于Lasso回归预测波斯顿房屋租赁价格变化情况3.基于softmax回归算法分类葡萄酒质量
田超凡·2022-12-02 15:04

deepwalk 图向量

目录1目的和思想2模型原理2.1randomwalk2.2更新向量中参数3deepwalk相关知识3.1Hierarchicalsoftmax（层次softmax）4deepwalk总结4.1randomwalk
xiao___qiao·2022-12-02 14:47

【DL学习笔记02】深度学习入门——基于Python的理论与实现（ch03：Neural Network）

ActivationFunctionstepfunctionsigmoidfunctionReLU2.多维数组的运算多维数组矩阵乘法神经网络的内积3.三层神经网络的实现问题各层信号传递的实现4.输出层的设计softmax5
yierrrr·2022-12-02 12:24

【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-误差反向传播法

CONTENTS五、误差反向传播法5.1计算图5.2链式法则5.3反向传播5.4简单层的实现5.5激活函数层的实现5.6Affine/Softmax层的实现5.7误差反向传播法的实现五、误差反向传播法5.1
柃歌·2022-12-02 12:24

人脸识别：ArcFace/Insight Face(转)

其实这篇论文可以看作是AmSoftmax的一种改进版本，总体思路相对较为简单。
法相·2022-12-02 06:56

pytorch深度学习实践

pytorch深度学习实践线性模型梯度下降反向传播（pytorch实现）一元模型二元模型用pytorch实现线性回归sifgmoid函数多维度输入加载数据集softmax_classifier卷积神经网络基础
码农10087号·2022-12-02 02:39

CNN图像多标签分类

关键点网络部分在神经网络的最末端将softmax激活函数改为sigmoid激活函数。将损失函数由分类交叉熵替换为二元交叉熵。
农夫山泉2号·2022-12-01 22:30

sgm（seq2seq+attention+globel embedding）（多标签分类）

globelembedding）sgm（seq2seq+attention+globelembedding）sgm:Encoder(双向LSTM）：Decoder(LSTM+attention):Output(两层全连接+softmax
篱下浅歌生·2022-12-01 17:03

Seq2Seq+Attention 的 tensorflow-1.14 实现

解码过程的原理如图所示，将当前时刻的隐层输出向量和上下文向量拼接得到该时刻的输出向量，以供后续的全连接层和softmax的计算。
王大丫丫·2022-12-01 17:02

09 Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集-P3

练习Fashion-MNIST数据集和书上（Hands-onMachineLearningwithScikit-Learning）Chpater3的理论知识一样，可结合一起看，但是书上Chapter3的MNIST数据集根本不能导入importtorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsf
没有出口的猎户座·2022-12-01 14:05

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第二课第二周）

吴恩达机器学习课程学习笔记（第二课第二周）TensorFlow实现模型训练细节sigmoid激活函数的替代方案如何选择激活函数如何为输出层选择激活函数如何为隐藏层选择激活函数为什么模型需要激活函数多分类问题Softmaxsoftmax
Ys能保研·2022-12-01 13:22

[论文阅读] Curriculum Semi-supervised Segmentation

这些回归被用来有效地规范分割网络，约束未标记图像的softmax预测，使其与推断的标签分布相匹配。我们的框架基于不等式约束，可以容忍推断出的知识中的不确定性，例如，回归的区域大小。
xiongxyowo·2022-12-01 12:47

深度学习实验Lab1——张量基础操作、神经元模型

但是需要注意的是torch里的交叉熵损失函数内封装了softmax+log+NLLLoss三个函数，因此这里单独手写交叉熵损失函数。深度学习实验一:PyTor
introversi0n·2022-12-01 09:17

深度学习-多分类问题- Softmax Classifier-自用笔记8

深度学习-多分类问题-SoftmaxClassifier-自用笔记8回顾上一讲我们讲的手动加载文件中的糖尿病数据集的二分类的问题https://blog.csdn.net/qq_42764492/article
松松酱·2022-12-01 08:08

【吴恩达机器学习教学视频笔记】

9.2softmax对于多类中的激励的求法与逻辑回归不同，计算方法如下图：当有N个类别时，,通过比较的值来确定其结果。代价函数如下图：可以得出其代价函数与逻辑回归相似，代价函数与y的取值有关。
Steve1z·2022-12-01 07:23

YOLO_v3详解

文章目录一：YOLO_v3改进二：网络模型三：细节描述【Darknet-53】【多尺度预测】【softmax改进】三:总结一：YOLO_v3改进相对于YOLO_v2的缺陷，v3版本又进一步升级，更适合小目标检测了
江南綿雨·2022-12-01 04:35

YOLO V3详解

YOLO第三版采用logistic分类器(逻辑回归)代替了softmax分类器，在训练过程中，使用了交叉嫡损失。本质上，YOLO第三版采用多个二分类器代替一对多分类器
樱花的浪漫·2022-12-01 04:33
上一页 32 33 34 35 36 37 38 39 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他