SoftMax

神经网络输出层的设计

一、神经网络的使用分类问题softmax函数回归问题恒等函数二、softmax函数在python中我们把它定义为python中的函数2.1存在一个问题数据溢出的问题2.2函数特征函数的输出总是0到1之间的实数输出值的总和是
王摇摆·2022-11-27 04:41

PyTorch学习笔记2——线性回归

需要巩固学习2.1线性回归线性回归输出主要可以用于解决回归问题，比如预测房屋价格、气温、销售额等连续值问题；与回归问题不同的分类问题，分类问题的模型最终输出是一个离散值，比如图像分类，垃圾分类、疾病监测，softmax
Moon_Boy_Li·2022-11-27 04:01

Pytorch深度学习笔记④：Softmax回归的简洁实现

本文是《动手学深度学习课程》中Softmax回归简洁实现的笔记，仅用于个人学习记录。
元気Hu.sir·2022-11-27 03:52

PyTorch深度学习实践-P11卷积神经网络（高级篇）

参考资料：卷积神经网络的网络结构——以LeNet-5为例_strint的专栏-CSDN博客_lenet5卷积神经网络结构GoogLeNet：不是串行结构的CNN蓝色：卷积，红色：池化，黄色：softmax
m0_60673782·2022-11-27 03:01

Error:function ‘LogSoftmaxBackward‘ returned nan values in its 0th output.

Error:function‘LogSoftmaxBackward’returnednanvaluesinits0thoutput.原因分析产生这个问题的原因可能有几种：1.数据中出现NAN——数据清洗
pure water·2022-11-26 21:17

[动手学深度学习(PyTorch)]——图像分类数据集、Softmax实现

TorchVision库torchvision包含一些常用的数据集、模型、转换函数等等。当前版本0.5.0包括图片分类、语义切分、目标识别、实例分割、关键点检测、视频分类等工具，它将mask-rcnn功能也都包含在内了。mask-rcnn的Pytorch版本最高支持torchvision0.2.*，0.3.0之后mask-rcnn就包含到tensorvision之中了。torchvision是独立
Star星屹程序设计·2022-11-26 21:14

动手学习深度学习------学习笔记一

softmax回归则适用于分类问题。由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学习模型。
qq_33631858·2022-11-26 18:36

深度学习——Softmax回归+损失函数（笔记）

Softmax回归1.Softmax回归，名字是回归，其实是一个分类问题。2.回归和分类的区别是什么？
jbkjhji·2022-11-26 17:10

Keras学习笔记8——keras.layers.Activation

目录激活函数的用法预定义激活函数softmaxeluselusoftplussoftsignrelutanhsigmoidhard_sigmoidexponentiallinear高级激活函数来源激活函数的用法激活函数可以通过设置单独的激活层实现
winter_python·2022-11-26 17:21

大数据毕设选题 - 深度学习植物识别系统（cnn opencv python）

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵5.1softmax函数5.2交叉熵损失函数6优化器SGD7最后0前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章
caxiou·2022-11-26 16:23

CNN的Python实现——第二章：线性分类器

文章目录第二章：线行分类器2.1线性模型2.1.1线性分类器2.1.2理解线性分类器2.1.3代码实现2.2softmax损失函数2.2.1损失函数的定义2.2.2概率解释2.2.3代码实现2.3优化2.4
晴晴_Amanda·2022-11-26 13:28

卷积神经网络做回归预测,卷积神经网络推导过程

loss使用梯度下降法进行反向传播--梯度下降的BP算法,参考微积分链式求导法则.结束..可以追问的~~谷歌人工智能写作项目：小发猫2、如何对CNN网络的卷积层进行反向传播在多分类中，CNN的输出层一般都是Softmax
普通网友·2022-11-26 12:57

沐神《动手学深度学习》报错 解决方案RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) ...) exited unexpectedly

3.6softmax回归的从零开始实现运行print(evaluate_accuracy(net,test_iter))报了一溜错误，其中最后一行为RuntimeError:DataLoaderworker
big_sha_4017·2022-11-26 12:19

基于粒子群优化深度置信网络的分类预测

最顶层的softmax回归层作为标签层输出分类识别的结果，其余层完成特征提取。DBN的学习训练过程可以划分为预训练和微调两个阶段。
matlab数学建模加油站+·2022-11-26 12:16

读论文：Attention Is All You Need

ModelArchitecture3.1EncoderandDecoderStacks3.2Attention3.3Position-wiseFeed-ForwardNetworks3.4EmbeddingsandSoftmax3.5PositionalEncoding4
琦琦酱_·2022-11-26 12:58

Tensorflow实战入门：MNIST手写数字识别

说在前头本文是使用BP神经网络中的softmax回归模型实现MNIST手写数字识别，实际上能实现MNIST手写数字识别的神经网络还有CNN（卷积神经网络），下一篇可能会写。
阿坨·2022-11-26 05:02

[ICLR 2018]Learning Latent Permutations with Gumbel-Sinkhorn Networks

TheSinkhornOperator现在已有证明，在有温度系数的softmax中：softmaxτ(x)u=exp(xi/τ)∑j=1exp(xj/τ)softmax_{\tau}(x)_u=\frac
yujianke100·2022-11-26 04:57

CBOW(Continous Bag of Words)模型学习(2020-08-19)

关于Softmax的内容，如下图所示：
fuchengguo666·2022-11-26 04:53

【 2022.11.23会议总结】

过后softmax或其他CNN研一就开始做PPT，之后一直完善，遇到中期检查等略微改动就可以使用了分类：通过已知→未知类别预测：通过已知→未知数据思考:NGRC提取了什么特征才让效果这么好的？
今天又没睡醒·2022-11-26 02:52

深度学习神经元介绍

目录1激活函数1.1Sigmoid/logistics函数：1.2tanh(双曲正切曲线)1.3RELU1.4LeakReLu1.5SoftMax1.6其他激活函数1.7如何选择激活函数1.7.1隐藏层
赵广陆·2022-11-26 01:37

手把手神经网络讲解和无调包实现系列（2）Softmax回归【R语言】【小白学习笔记】

Softmax回归目录一·模型讲解1假设函数【HypothesisFunction】2激活函数【ActivationFunction】3损失函数【LossFunction】4随机梯度下降法推导【StochasticGradientDecent
美国小土豆·2022-11-25 20:31

深度学习 计算机视觉面试常考知识点

CSDN常用激活函数（激励函数）理解与总结3.Softmax的原理是什么？有什么作用？卷积神经网络系列之softmaxloss对输入的求导推导在机器学习尤其是深度学习中，softmax是个非常常用而
lzAllen·2022-11-25 17:09

DeepLab系列算法笔记

DeepLabv1DCNN+CRFBackbone:VGG-16使用了空洞卷积融合了多层次信息，前四个pool层之后都额外接了两个卷积层，和最后一个softmax层concat，有微小的性能提升DeepLabv2
柯南道尔的春天·2022-11-25 17:10

Pytorch学习记录（二）常用函数整理

因为该函数已经替我们执行了这一操作，我们只需要出入longtensor类型的label就可以torch.max(input,dim)函数output=torch.max(input,dim)输入：input参数是softmax
艾渃曼丶·2022-11-25 15:13

Pytorch强化学习算法实现

Policy网络两个线性层，中间使用Relu激活函数连接，最后连接softmax输出每个动作的概率。
日暮途远.·2022-11-25 15:06

MNIST手写数字集CNN卷积神经网络

目录MNIST手写数字集介绍Softmax网络介绍CNN简介代码参考MNIST手写数字集介绍MNIST图像数据集使用形如[28，28]的二阶数组来表示每个手写体数字，数组中的每个元素对应一个像素点，即每张图像大小固定为
小王快学习·2022-11-25 15:30

交叉熵损失函数和NLL_loss

交叉熵损失函数的计算过程：交叉熵损失函数经常用于分类问题中，特别是在神经网络做分类问题时，也经常使用交叉熵作为损失函数，此外，由于交叉熵涉及到计算每个类别的概率，所以交叉熵几乎每次都和sigmoid(或softmax
yimenren·2022-11-25 14:44

nll_loss 和 cross_entropy

nll_losstorhc.nn.functional中给出的关于nll_loss的一个样例target:数值<=C-1,一般可以看作一个一维列表，存放的是真实类别编号先经过softmax，再经过log
Huranqingqing·2022-11-25 14:14

pytorch中的NLLLoss和CrossEntropyLoss

\sum_{n=1}^{N}y_n\logprob(x_n)nllloss=−n=1∑Nynlogprob(xn)举个例子就是：x=[0.1,0.2,-0.7]y=[0,1,0]计算过程就是：对x进行softmax
xhsun1997·2022-11-25 14:43

NLLLoss详解

文章目录题目前言NLLLoss中文函数参数详解函数输入输出代码与CE_Loss的区别和联系题目NLLLoss+log_SoftMax=CE_Loss前言差不多好几天没有更新了，唉，最近有点忙，请见谅！
365JHWZGo·2022-11-25 14:43

Pytorch中损失函数 NLLLOSS 和 CROSSENTROPYLOSS 的区别

正如我在笔记中提到的，它们实际上是一样的，在Pytorch中这两者的区别就只在于接收的输入不同：torch.nn.functional.cross_entropy将logits作为输入（内部自动实现log_softmax
cnhwl·2022-11-25 14:42

深度学习方法——NLLloss简单概括

网上很多文章介绍很详细啊，但是还顺带介绍了各种参数等等，如果只是想要了解他的作用，看着未免太费劲，所以我就一个公式简单总结一下：不难看出NLLloss+log+softmax就是CrossEntropyLoss
时生丶·2022-11-25 14:41

RNN-＞LSTM-＞BiLSTM神经网络结构

Wxhxt+bxh+Whhht−1+bhh)h_t=tanh(W^{xh}x_{t}+b^{xh}+W^{hh}h_{t-1}+b^{hh})ht=tanh(Wxhxt+bxh+Whhht−1+bhh)y=softmax
Weiyaner·2022-11-25 14:23

torch笔记

回归预测层不用激活函数损失函数：1回归用MSE2多分类用交叉熵crossEntropyLoss()输出是每个类型的概率,和标签误差,最后nn输出用prediction=F.softmax(out)转换成概率
kyanbooon·2022-11-25 12:55

神经网络深度学习（一）损失函数

目录一、什么是损失函数二、经验风险与结构风险三、分类损失函数四、回归损失函数及其特点五、正则化六、损失函数深入理解1分类问题可以使用MSE(均方误差)作为损失函数吗2softmaxlossvs交叉熵loss3
china1000·2022-11-25 10:57

NNDL 实验五 前馈神经网络（3）鸢尾花分类

小批量梯度下降法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
Perfect(*^ω^*)·2022-11-25 10:35

【DL】关于重参数(Reparameterization)

最近在看关于生成模型的内容，在VAE中对KLDivergence的计算，以及RelGAN中的Gumbel-Softmax，都涉及到了重参数(Reparameterizationtrick)这一概念。
wjn922·2022-11-25 07:34

重参数 (Reparameterization)

Contents基本概念连续情形离散情形GumbelMaxGumbelSoftmaxStraight-ThroughGumbel-SoftmaxEstimator背后的故事:梯度估计(gradientestimator
连理o·2022-11-25 07:33

连续型和离散型随机变量（基于Gumbel Softmax）的重参数化

本文是阅读苏剑林大佬的博客漫谈重参数：从正态分布到GumbelSoftmax之后的记录，算是自己的阅读笔记吧。
风吹草地现牛羊的马·2022-11-25 07:27

一看就懂的LSTM+Attention，此处用softmax求概率

1。序言首先，我是看这两篇文章的。但是，他们一个写的很笼统，一个是根据Encoder-Decoder和Query(key,value)。第二个讲的太深奥了，绕来绕去，看了两天才知道他的想法。https://segmentfault.com/a/1190000014574524这个是讲的很笼统的https://blog.csdn.net/qq_40027052/article/details/784
难受啊！马飞...·2022-11-25 05:58

Deformable Detr代码阅读

deformableattention的流程首先zq即为objectquery,通过一个线性层，先预测出offset,后将三组offset添加到referencepoint上来得到采样后的位置，objectquery通过一个线性层和softmax
conquer777·2022-11-25 05:36

简单的CNN网络模型搭建（以Lenet-5网络和VGG网络测试MNIST和cifar10数据集）

输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。1、INPUT层-输入层输入图像的尺寸统一归一化为32*32。
Zju_mlz·2022-11-25 03:32

基于CNN的手写数字识别

基于CNN的手写数字识别文章目录基于CNN的手写数字识别零、写在之前壹、聊聊CNN01.什么是CNN02.为什么要有CNN03.CNN模型3.1卷积层3.2池化层3.3全连接层3.4relu层3.5softmax
神仙盼盼·2022-11-25 03:27

R-CNN论文阅读笔记

regionproposalsselectivesearchObjectproposaltransformations给boundingboxes标标签CNN特征提取和SVM网络选取fine-tuning正负样本划分，以及softmaxv.s.SVMhardnegativeminingSVM
--ccyyy·2022-11-25 03:54

NLP经典论文：Sequence to Sequence、Encoder-Decoder 、GRU 笔记

笔记论文介绍特点模型结构整体结构输入输出整体流程流程维度GRU模型结构GRU单元的理解Encoder输入隐藏层t=1时刻t时刻t=T时刻Decodert=1时刻t时刻GRU层全连接层maxpooling层全连接层+softmax
电信保温杯·2022-11-25 02:23

FCN网络解析

对于一般的分类CNN网络，如VGG和Resnet，都会在网络的最后加入一些全连接层，经过softmax后就可以获得类别概率信息。但是这个概率信息是1维的，即只能标识
无码不欢的我·2022-11-25 01:07

pytorch训练损失为NAN（NLLLoss）

并且对于网络的输出有out=F.log_softmax(x)。由于刚开始训练不太稳定。很容易出现loss=nan。
boundin box·2022-11-24 22:00

Batch Normal - 批量规范化(CNN卷积神经网络)

BatchNormal-批量规范化批量规范化（batchnormalization）[Ioffe&Szegedy,2015]，这是一种流行且有效的技术，是通过对样本数据进行规范化操作(如标准化正态分布、softmax
Gaolw1102·2022-11-24 22:00

pytorch-softmax

pytorch-softmaxtorch.nn.functional.softmax()一句话描述将Tensor数值转为概率分布（取值0-1，所有取值之和为1）[1,1]->[0.5,0.5]官方文档其中
鱼险胜·2022-11-24 21:21

F.softmax(） dim = 0和dim =1

softmax函数是归一化指数函数>>>importtorch>>>importtorch.nn.functionalasF>>>logits=torch.rand(2,2)>>>pred=F.softmax
zx897157658·2022-11-24 21:21
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