SoftMax 第49页

Transformer 代码+原理

文章目录reference总览详述self-attention为什么要除以dk\sqrt{d_k}dk多头注意力机制feedforword残差连接编码器解码器线性层和softmax输入层为什么要这么设计位置编码

一只小菜狗:D·2022-08-29 07:53

李宏毅机器学习笔记：新版p5-p9网络设计的技巧

文章目录前言局部最小值和鞍点鉴别方法批次batch和动量momentumbatchsmallbatch和largebatchmomentum自动调整学习率warmup分类softmax()分类下所用的loss

鸿鹄一夏·2022-08-25 07:32

CS231n-2022 Module1: 神经网络概要1：Setting Up the Architecture

目录1.前言2.Quickintro3.Modelingoneneuron3.1神经元基本模型3.2Singleneuronasalinearclassifier3.2.1BinarySoftmaxclassifier3.2.2BinarySVMclassifier3.2.3Regularizationinterpretation3.3Commonlyusedactivationfunctions

笨牛慢耕·2022-08-25 07:18

Tensorflow笔记——神经网络优化

tf.random.normal（3）tf.where2.神经网络复杂度(1)时间复杂度(2)空间复杂度3.学习率衰减策略(1)指数衰减(2)分段常数衰减4.激活函数（1）sigmoid（2）tanh（4）LeakyReLU（5）softmax

中意灬·2022-08-24 11:22

图像检测：深度学习基础

选择合适的目标函数均方误差交叉熵交叉熵与均方误差可以想象为交叉熵目标函数的最优值搜索空间的地形更陡，更有利于快速的找到最优值Softmax层softmax层的作用是突出最大值并转换成概率的形式梯度消失的直观解释神经元的激活函数采用

有害诗篇·2022-08-22 07:10

【Pytorch基础】torch.nn.BCELoss()和torch.nn.BCEWithLogitsLoss()损失函数

在多分类问题中输出层的函数是SoftmaxSoftmaxSoftma

一穷二白到年薪百万·2022-08-21 13:53

Lesson 12.5 softmax回归建模实验

Lesson12.5softmax回归建模实验接下来，继续上一节内容，我们进行softmax回归建模实验。

Grateful_Dead424·2022-08-20 07:56

【深度学习】4-梯度确认时遇bug：写了个糟糕的softmax函数

具体过程就不赘述，最终发现是我写的softmax函数的问题，导致的数值微分与反向传播求得的梯度总对不上。softmax问题在于我这里没有考虑好不同维度数据的情况。

阿阿阿阿锋·2022-08-19 07:31

sklearn实现逻辑回归

阿喽哈~各位仙女们今天我们来聊一聊逻辑回归O(∩_∩)O逻辑回归（logisticregression）属于机器学习中的监督算法.虽然名字中带有“回归”二字，但却干着分类的活~这主要是由于sigmod和softmax

入锅的小麻圆·2022-08-18 07:48

paddle深度学习基础之损失函数

paddle深度学习基础之损失函数前言文章目录paddle深度学习基础之损失函数前言网络结构损失函数一、损失函数漫谈二、交叉熵损失函数1.Softmax函数2.最大似然估计3.贝叶斯公式4.交叉熵损失函数三

梁先森-在技术的路上奔跑·2022-08-17 13:47

【FasterRCNN】边框回归(Bounding Box Regression)详解

目录1Convlayers2RegionProposalNetworks(RPN)2.1多通道图像卷积基础知识介绍2.2anchors2.3softmax判定positive与negative2.4boundingboxregression

mjiansun·2022-08-16 07:48

【毕业设计】基于深度学习的植物识别算法 - 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3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

DanCheng-studio·2022-08-14 07:14

CNN基础与LeNet框架

使用softmax激励函数作为输出层的多

流萤数点·2022-08-13 21:23

softmax交叉熵损失函数深入理解（二）

0、前言前期博文提到经过两步smooth化之后，我们将一个难以收敛的函数逐步改造成了softmax交叉熵损失函数，解决了原始的目标函数难以优化的问题。

机器猫001·2022-08-13 07:52

softmax交叉熵损失函数的深度理解

该论文对传统的Softmax交叉熵损失函数以及新提出的一系列改进进行了大量的理论分析，有别于传统理论更多的偏向概率

机器猫001·2022-08-13 07:22

模型压缩（4）——知识蒸馏

原理网上很多，主要是给softmax加温度实现，这里不赘述，直接讲简单实现。

不变强不改名·2022-08-13 07:20

【毕业设计】深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax

DanCheng-studio·2022-08-12 14:28

MindSpore：损失函数nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits 解析

关于Softmax机器学习中有一个经典的方法：逻辑回归(LogisticRegression)。它属于一种有监督学习(SupervisedLearning)方法。

·2022-08-11 17:32

深度学习常用概念

线性回归连续常用激活函数relu常用损失函数mse平方差逻辑回归0,1分类(概率）常用激活函数sigmoid常用损失函数交叉熵binary_crossentropysoftmax分类（概率）多分类，样本分量之和为

路新航·2022-08-11 14:10

存放《动手学深度学习》PyTorch版

目录预备知识1.1数据操作1.2自动求梯度1.3查阅文档1.4本章附录深度学习基础2.1线性回归2.2线性回归的从零开始实现2.3线性回归的简洁实现2.4softmax回归2.5图像分类数据集（Fashion-MNIST

神游py·2022-08-10 17:50

Pytorch和TensorFlow的softmax函数使用区别小记

【背景】Pytorch官方给的CNN模型中，在最后的分类层中并没有使用softmax函数、【异同】pytorch里面提供了一个损失函数：torch.nn.CrossEntropyLoss，这里面整合了softmax

瓜波牛排·2022-08-10 07:03

Gumbel_Softmax 概要

Gumble_Softmax可以解决的问题**场景：**对于一个分类任务，通常会使用softmax函数来将模型的输出值转换为概率的形式，并通过argmax函数取最大的概率值标签作为模型的预测标签。

jacknie23·2022-08-09 10:00

读书笔记：深度学习入门-基于python的理论与实现（俗称鱼书）

3.2.2sigmoid函数3.2.3ReLU函数3.3多维数组3.3.1多维数组的维度和形状3.3.2多维数组的点乘3.4三层神经网络的实现3.4.1一步一步进行3.4.2合起来实现3.5输出层的设计3.5.1Softmax

时光轻浅，半夏挽歌·2022-08-07 07:56

吴恩达深度学习笔记-超参数调试、Batch正则化(第6课)

七、测试时的batchnorm八、softmax回归九、训练一个softmax分类器十、深度学习框架十一、Tensorflow一、调试处理在模型训练中需要调试许多超参数，例如：(1)学习率α；(2)动量下降

郭少的研究生笔记·2022-08-07 07:09

【深度学习】笔记1-权重参数全相同值初始化，导致无法训练-python

前言活动地址：CSDN21天学习挑战赛博主主页：阿阿阿阿锋的主页_CSDN今天学到了多层感知机的softmax回归。

阿阿阿阿锋·2022-08-07 07:06

深度学习基础宝典---激活函数、Batch Size、归一化

knighthood2001·2022-08-02 07:27

人脸识别损失

1、A-Softmaxhttps://www.cnblogs.com/heguanyou/p/7503025.html人脸识别中Softmax-basedLoss的演化史

1273545169·2022-08-01 07:54

PyTorch深度学习实践概论笔记10-卷积神经网络基础篇

上一讲PyTorch深度学习实践概论笔记9-SoftMax分类器介绍了多分类问题如何解决，这一讲来介绍卷积神经网络。回顾一下之前的内容，先看全连接神经网络吧。

双木的木·2022-07-29 07:32

[pytorch学习笔记] 5. 使用pytorch搭建神经网络

目录介绍设置训练硬件定义类模型层全连接层（nn.Flatten）nn.Linear(线性层)nn.ReLUnn.Sequentialnn.SoftmaxModelParameters介绍神经网络由对数据执行操作的层

是安澜啊·2022-07-28 07:16

二分类和多分类

函数形式为：函数图像如下：参考1参考2参考3多分类Softmax函数Softmax是一种激活函数，它可以将一个数值向量归一化为一个概率分布向量，且各个概率之

weixin_45592399·2022-07-27 19:43

UIE: 信息抽取的大一统模型

论文链接:https://arxiv.org/abs/2203.12277背景最近由于业务需要，一直在关注信息抽取领域的一些文章，实验上尝试了BERT+Softmax、BERT+NER以及GlobalPointer

Shaw_Road·2022-07-26 07:15

tensorflow中同时两个损失函数_深度学习TensorFlow笔记——损失函数

通过q来表示p的交叉熵为：Softmax将神经网络前向传播得到的结果变成概率分布，原始神经网络的输出被用作置信度来生成新的输出，而新的输出满足概率分布的所有要求。交叉熵函数不是对称的，H(p，q)！

云海天狼·2022-07-25 09:43

MINIST手写数字识别——06.总结

用MNIST训练的时候，一般softmax回归模型的分类准确率为约为92.64%，多层感知器为98.15%，卷积神经网络可以达到99.01%。

郝草草·2022-07-24 07:18

深度学习tensorflow之softmax（二）手写数字识别底层实现

数据集MNISET手写数字数据集代码'''手写数字识别结构：x（m*784）->（784*512）隐层（512*10）->y(m*10)'''importtensorflowastfimportrandomfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#设置随机种子，保证每

繁华三千东流水·2022-07-23 17:39

深度学习tensorflow之softmax（一）手写数字识别

代码实现importtensorflowastfimportrandomfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#确定随机种子保证每次运行结果一致tf.set_random_seed(1)#读取mnist数据mnist=input_data.read_data_set

繁华三千东流水·2022-07-23 17:09

深度学习实验：Softmax实现手写数字识别

老师我作业忘带了·2022-07-23 17:08

CS229 吴恩达机器学习习题大作业答案 problem sets 04 PS04（第一问，欢迎指教）Neural Networks: MNIST image classification

MNISTimageclassificationimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathMAX_POOL_SIZE=5CONVOLUTION_SIZE=4CONVOLUTION_FILTERS=2defforward_softmax

ML--小小白·2022-07-23 13:20

学习笔记 Day54（梯度，激活函数）

目录1，梯度：2，激活函数1，sigmoid1，torch.sigmoid2,tanh1,torch.tanh3,Relu3,loss的梯度1，均方误差，mse2，softmax4，感知机1，单层感知机

a_Loki·2022-07-22 11:31

AI遮天传 DL-回归与分类

本文主要介绍Logistic回归和Softmax回归一、回归与分类回忆给定数据点集合和相应的标签，对于一个新的数据点x，预测它的标签(目标是找到一个映射):如果是一个连续的集合，称其为回归(regression

老师我作业忘带了·2022-07-21 09:47

理解Word2Vec模型

Word2Vec的理解首言一、SG模型中的名词解释1.1.独热码1.2建模过程二、SG模型的损失函数2.1表达形式12.2表达形式22.3softmax函数三、模型的计算过程3.1数据的表示3.2隐层3.3

Wumbuk·2022-07-21 07:54

NLP必学：Word2Vec、Glove和ELMO

文章目录前言一、one-hot表示二、词嵌入表示法三、wordembedding的作用1.迁移学习2.类比推理四、Word2VecSkip-gramCBOWWordVec的优化1.分级softmax分类器

无枒·2022-07-21 07:45

NLP基础入门：Word2Vec模型

2.1.2、损失函数2.1.3、存在问题2.2、RNNLM3、Word2Vec模型3.1、模型结构3.1.1、skip-gram3.1.2、CBOW3.2、优化技术3.2.1、hierarchicalsoftmax3.2.2

工程晓猿·2022-07-21 07:38

（七）PyTorch深度学习：全连接层网络

1、Softmax（层）函数：将输出值转换成概率值（全部值加起来等于一）2、交叉熵损失流程框图：3、交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）：4、模型设计代码：importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportto

Kkh_8686·2022-07-19 19:43

（九）PyTorch深度学习：卷积神经网络（ GoogleNet网络架构中的 inception module 模块为本次卷积神经网络架构）

1、GoogleNet网络结构：（常用基础网络架构，经常拿来做主架构，在进行修改完成自己的需求）蓝色块：卷积红色块：池化黄色：Softmax绿色：拼接层构造神经网络时候有些超参数比较难选，例如卷积核应该是

Kkh_8686·2022-07-19 19:29

感知机+激活函数+多层感知机的实现

单层感知机一般用于处理二分类问题1.多层感知机相较于softmax回归，其只是多加了一个隐藏层可以通过在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制，使其能处理更普遍的函数关系类型。

彭祥.·2022-07-19 08:13

pytorch学习笔记10——卷积神经网络详解及mnist数据集多分类任务应用

之前我们用全连接模型接softmax来做多分类，但在全联接模型里，直接把图像拼成一连串，会导致丧失了原有的空间信息。而卷积可以保留图像的空间结构。先从一个单

qq_50749521·2022-07-19 07:12

Pytorch学习笔记09——多分类问题

经过最后一步softmax后得到10个预测值，如果我们仍然用二分类的思维去想这个问题：y1^hat属于第一类的概率是0.8，不属于第一类的概率是0.2.y2^hat属于第二类的概率是0.9，不属于第二类的概率是