SoftMax 第46页

神经网络与深度学习-9- 网络结构 -PyTorch

参考《神经网络与深度学习》课时14张量数据类型-1_哔哩哔哩_bilibili深度神经网络(DNN)-_yanghh-博客园目录1：常见网络结构2：前馈神经网络3：反向传播算法4：Softmax分类例子

明朝百晓生·2022-11-11 23:45

ResNet和BN层

ResNet利用残差结构解决了这个问题看101conv2_x有一个3X3最大池化下采样，+3个残差结构conv3_x有4个残差结构conv4有23个conv5有3个然后平均池化下采样全连接层1000softmax

Jerry-hao·2022-11-11 18:55

将“softmax+交叉熵”推广到多标签分类问题

一、多分类问题的解决方法：在模型的最后用一个全连接层输出每个类的分数，然后用softmax激活并用交叉熵作为损失函数。

世界划水锦标赛冠军·2022-11-11 00:47

cnn 部分初级代码

Pytorch学习笔记(七):F.softmax()和F.log_softmax函数详解_ZZY_dl的博客-CSDN博客_f.softmax函数防止过拟合。

wxxka·2022-11-10 23:50

Numpy手撸softmax regression

算法介绍Softmax回归（或多项逻辑回归）是将逻辑回归推广到我们想要处理多个类的情况。

ACxz·2022-11-10 13:05

cs231n-Lecture 3: Loss Functions and Optimization

Lecture3:LossFunctionsandOptimizationlossfunctionRegularizationSoftmaxclassifierOptimizationlossfunctionAlossfunctiontellshowgoodourcurrentclassifieris

dyt2022·2022-11-10 10:08

cs231n-学习笔记-02线性分类(续)

关于多分类SVM和Softmax代码实现本文根据cs231n作业1整理而来。

cheertt·2022-11-10 10:33

数据预处理之归一化/标准化/正则化/零均值化

Standardization)二、归一化（Normalization）三，中心化/零均值化（Zero-centered）四、正则化五，boxcox变换六，非线性归一化sigmoid变换(sigmoid函数)softmax

茫茫人海一粒沙·2022-11-09 21:58

机器学习笔记之指数族分布——最大熵原理与softmax激活函数的关系

机器学习笔记之指数族分布——最大熵原理与softmax激活函数的关系引言符号定义基于多维数据集合的经验概率分布回顾：经验概率分布多维数据的经验概率分布Softmax\mathcalSoftmaxSoftmax

静静的喝酒·2022-11-09 13:33

李宏毅深度学习2021(P1-P9)

GradientDescent（优化方法）线性模型loss优化分batch优化deep的意义反向传播chainrulepytorch了解HomeWork1模型优化优化中遇到的问题分类Classificationwithsoftmaxlossofclassification

zhaoliguaner·2022-11-09 12:50

深度学习试题_深度学习面试要点总结(面试题)

这篇文章会经常更新1.Softmax函数与交叉熵在Logisticregression二分类问题中，我们可以使用sigmoid函数将输入Wx+b映射到(0,1)区间中，从而得到属于某个类别的概率。

weixin_39775029·2022-11-09 07:16

【机器学习】《动手学深度学习》d2l 李沐B站视频配套学习笔记

本书的内容框架3-线性神经网络（基础回归模型）3.1内容介绍3.4softmax回归补充：逻辑回归1线性回归模型完整代码2代码拆解-数据准备（数）3代码拆解-模型准备4代码拆解-模型训练4多层感知机4.1

鱼与钰遇雨·2022-11-09 04:26

从零开始快速入门Transformer注意力机制

2重要模块2.1基础公式Transformer的常见基础公式为Attention(X)=Attention(Q=WqX,K=WkX,V=WvV)=softmax(QKTdk)V，\mathsf{Attention

账号停用apple·2022-11-09 03:07

pytorch学习激活函数和loss函数及其求导

文章目录1激活函数1.1sigmoid函数1.2tanh函数1.3Relu整形线性单元1.4softmax2lossfuction2.1均方差2.2.1如何使用pytorch自动求导2.2交叉cross

lit rebecca·2022-11-08 17:38

神经网络的5种常见求导，附详细的公式过程

01derivativeofsoftmax1.1derivativeofsoftmax一般来说，分类模型的最后一层都是softmax层，假设我们有一个分类问题，那对应的softmax层结构如下图所示（一般认为输出的结果即为输入属于第

数据派THU·2022-11-08 17:07

神经网络激活函数与求导

文章目录神经网络激活函数求导1、Sigmoid激活函数2、Tanh激活函数3、Softmax激活函数神经网络激活函数求导1、Sigmoid激活函数σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1

代码简史·2022-11-08 17:35

softmax，softmax loss和交叉熵的关系

交叉熵对于分类问题的交叉熵损失函数:L=1n∑i=1n(−∑j=1Cyi,jlog⁡pi,j)L=\frac{1}{n}\sum^{n}_{i=1}(-\sum^{C}_{j=1}y_{i,j}\logp_{i,j})L=n1∑i=1n(−∑j=1Cyi,jlogpi,j)n为batchSize的大小，C为分类问题中类的数目，yi,jy_{i,j}yi,j为第i个样本在第j类上的真实标签，pi,j

乖乖怪123·2022-11-08 11:03

AI | 第5章深度学习 TensorFlow2 神经网络与卷积神经网络

AI|第5章深度学习TensorFlow2神经网络与卷积神经网络前言1.神经网络原理1.1概述1.2输出层：全连接层1.2.1sigmoid回归1.2.2softmax回归2.卷积神经网络2.1概述2.2

多氯环己烷·2022-11-07 23:00

李宏毅机器学习笔记：自注意力机制

自注意力机制1.self-attention关注输入数据的全局信息没有考虑位置信息计算量是序列长度的平方每个输入ai乘以不同的矩阵，得到向量q、k、v，q表示查询向量，用q乘以所有输入的k向量得到的值再进行softmax

chairon·2022-11-07 23:56

深度学习知识蒸馏、量化、剪枝学习笔记

的输出为类别得分scores(也加logits),使用sofxmax对logits映射为概率分布,且和为1,添加t参数,使网络概率分布更加平缓.如下为添加t参数方式.importnumpyasnp#原softmax

星辰大海在梦中·2022-11-07 08:24

【轻量化深度学习】知识蒸馏与NLP语言模型的结合

UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaDate:2022.3.25-2022.4.3文章目录KnowledgeDistillation1Knowledge的定义2Softtargets3T-Softmax4

Mr.zwX·2022-11-07 08:18

VGG-pytorch实现

VGG1.网络结构如图可见，VGG网络的构造很简单，通过不断地卷积，池化，扩大通道数，降低宽高，最终平展为一维数据再进行softmax分类。

TOPthemaster·2022-11-06 07:56

一文极速理解深度学习

目录引言感知机神经网络激活函数Sigmoid函数ReLU函数小总结输出层的设计softmax函数小总结神经网络的学习！损失函数均方误差交叉熵误差mini-batch梯度法神经网络学习全貌!

全栈O-Jay·2022-11-05 22:11

CNN的实现与可视化

如下图所示，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。

fakerth·2022-11-05 10:59

Pytorch简单使用MINIST数据集

文章目录简述获取数据集小批量读取简述在正式介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它常被使用，用于我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。

phac123·2022-11-05 07:45

3.5 图像分类数据集（Fashion-MNIST）

文章目录3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）3.5.1获取数据集3.5.2读取小批量小结3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集

谦小白·2022-11-05 07:45

3.5_fashion-mnist

3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。

给算法爸爸上香·2022-11-05 07:44

动手学深度学习：3.5 图像分类初级

3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。

AI_Younger_Man·2022-11-05 07:13

深度学习pytorch--MNIST数据集

图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用，以方便我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。

赤坂·龙之介·2022-11-05 07:11

动手学pytorch笔记整理06

softmax-regression；fashion-mnistsoftmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结图像分类数据集

凛雨时冽·2022-11-05 07:11

菜菜PyTorch深度学习框架最全笔记（第二次课）

目录1、单层回归神经网络正向传播2、二分类神经网络正向传播3、多分类神经网络（softmax回归）正向传播4、深度神经网络的正向传播1、单层回归神经网络正向传播Lesson8.1&8.2单层回归神经网络

爱学习的天才哥哥·2022-11-04 11:58

刘二大人PyTorch-卷积神经网络(CNN)—基础篇

对于常规的卷积操作,通常将单通道的图像先经过一个卷积层,提高通道数量,使得增加可提取的信息,然后经过下采样过程,通道不变,降低图像的宽高,降低运算量.对于卷积以及下采样的过程称之为特征提取层,而后经过如softmax

TheFanXY·2022-11-03 09:34

深度学习基础之正向传播与反向传播

文章目录前言正向传播链式法则反向传播加法节点的反向传播乘法节点的反向传播小结实例Sigmoid函数Softmax-with-Loss层参考前言因为这学期上了一门深度学习的课，老师上课推公式，写密密麻麻一黑板

Icy Hunter·2022-11-02 15:37

【2022秋招面经】——NLP

文章目录Word2Vec基本原理1.CBOW(ContinuousBag-of-Words)连续词袋模型2.skip-gram跳字模型3.Hierachicalsoftmax（层级softmax）4.negativesampling

ywm_up·2022-11-02 15:59

【2022秋招面经】——深度学习

文章目录请写出常用的损失函数，平方损失、交叉熵损失、softmax损失函数和hinge1.0-1损失函数2.绝对值损失函数3.平方损失函数4.log对数损失函数5.指数损失函数（exponentialloss

ywm_up·2022-11-02 15:28

动手学深度学习v2笔记-Day3-softmax回归

动手学深度学习v2Day30x00softmax回归回归和分类的区别差异类型回归分类输出值单个连续输出通常多个离散类别输出多个输入，多个输出输出i是预测为第i类的置信度softmax回归也是一种单层的神经网络

CabbSir·2022-11-01 19:16

09 Softmax 动手学深度学习 PyTorch版李沐视频课笔记

动手学深度学习PyTorch版李沐视频课笔记李沐视频课笔记其他文章目录链接(不定时更新)文章目录动手学深度学习PyTorch版李沐视频课笔记一、图像分类数据集1.Fashion-MNIST2.通过框架的内置函数将Fashion-MNIST数据及下载并读取到内存中3.两个可视化数据集的函数4.几个样本的图像及其相应的标签5.读取一小批量数据，大小为batch_size6.定义load_data_fa

认真学习的小张·2022-11-01 19:45

动手学深度学习笔记day4

softmax回归全连接层的参数开销对于任何具有个d输入和q个输出的全连接层，参数开销为o(dq)。softmax运算softmax函数将未规范化的预测变换为非负并且总和为1，同时要求模型保持可导。

努力学习的廖同学·2022-11-01 19:10

卷积神经网络--卷积层

整个网络由输入层、卷积层、池化层、全连接层（softmax）1.输入层由多通道的特征图（输入特征面）组成。rgb为三通道，灰度图为单通道。

拉普拉斯的小妖·2022-11-01 11:32

NLP 学习之：2022.10.27 阶段性文章总结和筛选

log_softmax与softmax的区别Transformer理论源码细节详解Transformer代码复现+详解Transformer中的attention原理视频源码实现细节视频教程（非常详细）

暖仔会飞·2022-11-01 03:08

SoftMax回归

文章目录一.简介1.1概念1.2原理二.模型训练2.1交叉熵2.2交叉熵的成本函数2.3交叉熵梯度向量一.简介1.1概念逻辑回归（可以看这篇博客）是用于解决二分类问题的，而SoftMax回归则是逻辑回归的一种推广

jakiechaipush·2022-10-31 21:24

python 使用Softmax回归处理IrIs数据集

本文章包含以下内容：数据:lris数据集;模型:Softmax回归模型;损失函数:交叉嫡损失;优化器:梯度下降法;评价指标:准确率。

i道i·2022-10-31 11:13

NNDL 实验五前馈神经网络（3）鸢尾花分类

4.5.2数据处理4.5.2.1自定义加载数据集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模型预测思考题对比Softmax

笼子里的薛定谔·2022-10-31 11:33

python 使用前馈神经网络处理IrIs数据集（BP）

输出层使用了Softmax分类通过使用前馈神经网络实现BP学习算法，进一步理解前馈神经网络的分类任务。

i道i·2022-10-31 11:01

【深度学习】计算机视觉（二）——认识和基础（下）

文章目录step4：深度学习和计算机视觉基础图像表示图像分类——得分函数分类评价——损失函数结果概率——Softmax分类器反向传播——梯度下降法梯度下降法链式法则分类器【核函数待补充】step5：神经网络部分详解神经网络基础激活函数常用的激活函数激活函数与反向传播过拟合问题惩罚力度对结果的影响损失函数

RK_Dangerous·2022-10-30 07:35

注意力评分函数 - Attention Scoring Function

文章目录注意力评分函数掩蔽softmax操作加性注意力缩放点积注意力小结注意力评分函数在注意力汇聚小结中，我们使用高斯核来对查询和键之间的关系建模。

Gaolw1102·2022-10-30 03:21

深度学习入门（九）多层感知机实现

多层感知机实现前言多层感知机从零实现1获取和读取数据2初始化模型参数3激活函数4模型5损失函数6训练7预测多层感知机简洁实现小结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，防止遗忘多层感知机从零实现为了与之前softmax

澪mio·2022-10-29 09:03

【自学】深度学习入门基于python的理论与实现 LESSON 2 ＜神经网络2＞

目录前言一、多维数组的运算二、3层神经网络的实现三、输出层的设计1.恒等函数2.softmax函数（1）基础softmax函数（2）实现softmax的注意事项（3）softmax特征四、手写数字识别1

Rachel MuZy·2022-10-28 14:51

【bug解决】AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 1

目录一、报错代码二、问题分析三、进一步讨论四、总结一、报错代码在求一维行矩阵最大值时：importnumpyasnpdefsoftmax(a):c=np.max(a,axis=1)exp_a=np.exp