SoftMax 第5页

Transformer注意力机制模型介绍

(Self-AttentionataHighLevel)编码器(Encoder)多头注意力机制(TheBeastWithManyHeads)残差神经网络解码器(Decoder)线性(Linear)层和softmax

安替-AnTi·2023-12-20 06:28

深度学习_Softmax简洁实现(Gluon实现)

Softmax多分类简洁实现（Gluon实现）导入必要的包importd2lzhasd2lfrommxnetimportndfrommxnet.gluonimportdataasgdata,lossasgloss

VictorHong·2023-12-18 19:01

notes2

、Adaboost、GBDT决策树，XGBoost、LightGBM逻辑回归，L1L2正则化熵，KL散度，交叉熵micro-f1,macro-f1神经网络连续型特征处理决策树分箱BP算法优化器注意力和Softmax

lym94·2023-12-18 14:53

torch.nn.NLLLOSS vs torch.nn.CrossEntropyLoss

torch.nn.CrossEntropyLoss相当于softmax+log+nlllosstorch.nn.NLLLOSS示例nllloss=nn.NLLLoss()predict=torch.Tensor

芒果很芒~·2023-12-18 08:22

线性回归，softmax回归，多层感知机，激活函数的基本概念

线性回归线性回归是一种单层神经网络。线性回归方法的四个关键式子：线性模型的预测公式：y^=Xw+b\hat{y}=Xw+by^=Xw+b这个公式表示向量y^\hat{y}y^（预测值）是矩阵XXX（特征）和向量www（权重）的乘积加上偏置项bbb。这里，X∈Rn×dX\inR^{n\timesd}X∈Rn×d，其中nnn是样本数量，ddd是特征数量。每个样本的平方误差损失：l(i)(w,b)=12

hadiii·2023-12-16 11:50

[Knowledge Distillation]论文分析：Distilling the Knowledge in a Neural Network

DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork作者：GeoffreyHinton,OriolVinyals,JeffDean时间：2015一、完整代码这里我们使用python代码进行实现#完整代码在这里#就是一下softmax

Bigcrab__·2023-12-16 11:31

3.深度学习之线性回归与Softmax分类

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。

大勇任卷舒·2023-12-16 06:51

卷积神经网络实现手势图像的识别

提取码：pcoi一、原理和框架这篇文章的卷积网络模型基于LeNet-5，也就是input→conv1→relu→maxpool1→conv2→relu→maxpool2→fc3→fc4→output(softmax

Mr.zwX·2023-12-15 22:21

激活函数数学详解以及应用场景解释

文章目录激活函数1.Sigmoid激活函数例子及推导过程代码2.ReLU激活函数例子及推导过程3.Tanh激活函数例子及推导过程代码4.Softmax激活函数例子及推导过程代码CNN中的卷积层工作原理卷积计算过程卷积后的输出及

h52013141·2023-12-15 22:29

详解Keras3.0 Models API: Model class

shape=(37,))x=keras.layers.Dense(32,activation="relu")(inputs)outputs=keras.layers.Dense(5,activation="softmax

缘起性空、·2023-12-15 19:11

大模型微调的“温度”参数，原来影响的是 softmax

大家好啊，我是董董灿。在对大模型进行微调训练时，经常会看到几个重要的超参数，用来控制大模型生成文本的效果。其中一个超参数叫做Temperature，中文名字叫温度，初见时很是不解，为啥一个模型还有温度这个选项。其实温度这个超参数，是可以控制模型输出的多样性。可以这么理解，热力学上，温度越高，分子运动越剧烈；温度越低，分子运动越缓慢。在大模型中也是这样，温度这个参数的值越高，代表了输出结果越多变，越

董董灿是个攻城狮·2023-12-15 17:23

Softmax回归

目录一、Softmax回归关键思想1、回归问题和分类问题的区别2、Softmax回归模型3、Softmax函数4、交叉熵损失函数二、图像分类数据集1、读取数据集2、读取小批量数据3、整合所有组件三、Softmax

奉系坤阀·2023-12-14 17:07

深度学习——第4.3章深度学习的数学基础

第4章深度学习的数学基础目录4.7指数函数和对数函数4.7指数函数和对数函数深度学习经常会用到Sigmoid函数和Softmax函数，这些函数是通过包含exp(x)的指数函数创建的。

曲入冥·2023-12-14 16:22

Graph Attention Networks(GATs)

文章目录前言一、GATs原理1、线性变换2、激活函数3、Softmax归一化4、多层注意力5、改进注意力层二、Cora分类数据集1、导入数据库2、GATs类3、训练GATv

Authony.·2023-12-06 18:49

yolov5-cls部署之onnx导出

其中输出两种形式：形式（1）：导出带softmax映射到概率的形式（2）：导出不带softmax的，这个也是官方默认的方式一、动态导出我们先看下如何得到我们想要的仅有动态batch的导出,在export.py

曙光_deeplove·2023-12-06 03:21

【深度学习笔记】06 softmax回归

06softmax回归softmax运算损失函数对数似然Fashion-MNIST数据集读取数据集读取小批量整合所有组件softmax回归的从零开始实现初始化模型参数定义softmax操作定义模型定义损失函数分类精度训练预测

LiuXiaoli0720·2023-12-06 00:19

Adaptive Softmax

例如机器翻译任务中，词表维度大约是，embedding维度取1024，那么就会产生将近1亿参数量，如果不共享embedding矩阵和softmax映射的矩阵，将会再多出1亿参数量。

chao0804·2023-12-05 14:01

【PyTorch】softmax回归

文章目录1.模型与代码实现1.1.模型1.2.代码实现2.Q&A2.1.运行过程中出现以下警告：2.2.定义的神经网络中的nn.Flatten()的作用是什么？2.3.num_workers有什么作用？它的值怎么确定？1.模型与代码实现1.1.模型背景在分类问题中，模型的输出层是全连接层，每个类别对应一个输出。我们希望模型的输出y^j\hat{y}_jy^j可以视为属于类jjj的概率，然后选择具有

盛世隐者·2023-12-05 14:43

Course2-Week2-神经网络的训练方法

神经网络的编译和训练1.1TensorFlow实现1.2损失函数和代价函数的数学公式2.其他的激活函数2.1Sigmoid激活函数的替代方案2.2如何选择激活函数2.3为什么需要激活函数3.多分类问题和Softmax

虎慕·2023-12-05 09:01

21、Resnet50 中包含哪些算法？

总共卷积算法、激活算法（relu）、最大池化算法、加法（主要是为了实现残差结构）、全局平均池化、全连接和softmax算法这几种算法。

董董灿是个攻城狮·2023-12-04 15:40

softmax回归的从零开始实现

就像我们从零开始实现线性回归一样，我们认为softmax回归也是重要的基础，因此应该知道实现softmax回归的细节。

CODING_LEO·2023-12-03 12:02

softmax实现

importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)test_iter.num_workers=0train_iter.num_wo

CODING_LEO·2023-12-03 12:02

改进的轻量化人脸识别算法

基于mobilenetv2提出一种改进的轻量化人脸识别算法L-mobilenetv2，首先对原有网络结构进行优化，然后以三元损失函数为主，将传统分类任务中的softmax损失改为Am-softmax作为辅助损失函数

罗思付之技术屋·2023-12-03 08:30

蒸馏学习损失函数的代码

__init__()self.T=temperaturedefforward(self,y_s,y_t):#print("y_s.shape:",y_s.shape)p_s=F.log_softmax(

Dream Algorithm·2023-12-02 22:15

Softmax与交叉熵：理解神经网络中的重要组成部分

Softmax函数和交叉熵损失函数是神经网络中的重要组成部分，本文将重点介绍和解释Softmax与交叉熵的概念、用途以及它们在神经网络中的作用。

非著名程序员阿强·2023-12-02 19:28

Lesson5 part5 交叉熵、softmax

查看Tabularmodels笔记该数据是用来预测谁的收入会更高。这是一个分类模型。我们有一系列类别变量（categoricalvariables）和一些连续变量，首先我意识到的是我们还不知道如何预测类别变量，目前为止我们还徘徊在一个简单的事实，即lesson5中的损失函数为nn.CrossEntropyLoss().这个函数式是什么？让我们来看看。当然，我们通过excel来找出答案。交叉熵损失只

不愿透露身份的美凌格·2023-12-02 15:36

【深度学习】002-损失函数：MSE、交叉熵、铰链损失函数（Hinge Loss）

TheMean-SquaredLoss）1.1、从线性回归模型导出均方误差函数1.2、均方误差函数的使用场景1.3、均方误差函数的一些讨论2、交叉熵损失函数（TheCross-EntropyLoss）2.1、从softmax

Flanzeeny·2023-12-02 14:26

深入推导理解sample softmax loss

文章目录何为logitloss中的logit修正NCElosssamplesoftmaxlosssamplesoftmax推导过程理解logit修正部分参考资料查看TensorFlow关于nceloss

拾一滴清水·2023-12-02 06:25

理解self-attention的Q, K, V的含义

就是Q如果自己跟自己(Q)相乘的话，那么根据向量点乘知识知道，俩个向量越相似，内积越大，当一个向量与自己做内积，再与其他不同词的向量做内积后(行成一个打分向量)，该向量经过softmax后，就会变成有一个位置的值特殊的大

薛定谔的炼丹炉！·2023-11-30 23:57

Deep Learning（wu--84）

文章目录2偏差和方差正则化梯度消失\爆炸权重初始化导数计算梯度检验OptimizationMini-Batch梯度下降法指数加权平均偏差修正RMSpropAdam学习率衰减局部最优问题调参BNsoftmaxframework2

怎么全是重名·2023-11-30 13:06

深度学习毕设项目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·2023-11-29 20:41

2023-简单点-机器学习中的数值计算问题

例如，在softmax函数中，当输入的数值很大时，指数运算的结果可能非常大，导致上溢。下溢：相反，当输入值过小，计算结果可能趋近于零，导致下溢。

简单点好不好的仓库·2023-11-29 09:22

torch.nn.functional.log_softmax 函数解析

该函数将输出向量转化为概率分布，作用和softmax一致。相比softmax，对较小的概率分布处理能力更好。

兰宵宫·2023-11-29 09:23

深度学习激活函数总结（sigmoid，tanh，ReLU，Leaky ReLU，EReLU，PReLU，Softmax，Swish，Maxout，Softplus）

摘要本文总结了深度学习领域最常见的10中激活函数（sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、ELU、PReLU、Softmax、Swith、Maxout、Softplus）及其优缺点。

雪的期许·2023-11-29 00:30

深度学习笔记

卷积层最大池化非线性激活线性层小型网络搭建和Sequential使用损失函数与反向传播优化器网络模型的使用及修改完整模型的训练利用gpu训练模型验证自动求导线性神经网络线性回归基础优化算法线性回归的从零开始实现线性回归的简洁实现softmax

czyxw·2023-11-28 23:21

不同激活函数与对应的初始化方法

2.Softmax.当使用Softmax激活函数时，因为Sigmoid在0附近最敏感，梯度最大，所以可以将权重W和偏置b全部初始化为0.

zZ_efa3·2023-11-28 19:11

使用pytorch利用神经网络原理进行图片的训练(持续学习中....)

(其实就是数学的排列组合最终得到统计结果的概率)1.先把二维数组转为一维2.通过公式得到节点个数和值3…同24.通过节点得到概率(softmax归一化公式

默默努力的小老弟·2023-11-28 13:53

人工智能基础_机器学习050_对比sigmoid函数和softmax函数的区别_两种分类器算法的区别---人工智能工作笔记0090

可以看到最上面是softmax的函数对吧,但是如果当k=2那么这个时候softmax的函数就可以退化为sigmoid函数,也就是逻辑斯蒂回归了对吧我们来看一下推导过程,可以看到上面是softmax的函数可以看到

脑瓜凉·2023-11-27 06:49

动手学深度学习(三)---Softmax回归

文章目录一、理论知识1.图像分类数据集2.softmax回归的从零开始实现3.Softmax简洁实现softmax回归一、理论知识回归估计一个连续值分类预测一个离散类别回归单连续数值输出自然区间R跟真实值的区别作为损失分类通常多个输出输出

释怀°Believe·2023-11-26 20:14

动手学深度学习(四)---多层感知机

torch.randn()2.torch.zeros_like()一、理论知识1.感知机给定输入x,权重w，和偏移b,感知机输出：2.XOR问题感知机不能拟合XOR问题，他只能产生线性分割面3.多层感知机多层感知机和softmax

释怀°Believe·2023-11-26 20:40

caffe详解之优化算法

常见优化算法总结前面我们介绍了卷积神经网络中主流的数据层，卷积层，全连接层，池化层，激活函数层，归一化层，dropout层,softmax层。

AI异构·2023-11-26 13:29

【nlp】3.5 Transformer论文复现：3.解码器部分（解码器层）和4.输出部分（线性层、softmax层）

Transformer论文复现：3.解码器部分（解码器层）和4.输出部分（线性层、softmax层）3.1解码器介绍3.2解码器层3.2.1解码器层的作用3.2.2解码器层的代码实现3.2.3解码器层总结

lys_828·2023-11-25 12:08

BP神经网络下MNIST字体识别

1.BP神经网络神经网络又称多层感知机，主要包括前馈和反向传播算法，对不同的任务，构建包含不同单元数的隐含层，融合合适的激活函数（Sigmoid、softmax、tanh，ReLu等）。

Silence_Dong·2023-11-25 06:03

sklearn中的神经网络

目录概述softmax概述在机器学习中，我们建模，将特征矩阵输入模型中，然后算法为我们输出预测结果。

kongqing23·2023-11-24 05:51

深度学习常见激活函数：ReLU，sigmoid，Tanh，softmax，Leaky ReLU，PReLU，ELU整理集合，应用场景选择

文章目录1、ReLU函数（隐藏层中是一个常用的默认选择）1.1优点1.2缺点2、sigmoid函数2.1优点2.2缺点3、Tanh函数3.1优点3.2缺点4、softmax函数（多分类任务最后一层都会使用

JJxiao24·2023-11-24 02:04

Selective Kernel Networks

设计了一个名为SelectiveKernel（SK）单元的构建块，其中使用由这些分支中的信息引导的softmax注

风之羁绊·2023-11-22 18:30

分类问题的评价指标

Softmax和sigmoid的输出不同，sigmoid输出的是每一个种类成为二、分

yzZ_here·2023-11-22 13:25

（动手学习深度学习）第4章多层感知机

是最早的模型之一它的求解算法等价于使用批量大小为1的梯度下降它不能拟合XOR函数，导致了第一次AI寒冬4.1.2多层感知机总结多层感知机使用隐藏层和激活函数来得到非线性模型常用激活函数是Sigmoid，Tanh，ReLu使用softmax

深度学习炼丹师-CXD·2023-11-22 03:14

第二周作业：多层感知机

目录第二周学习内容总结Part1线性回归与softmax回归Part2小试牛刀——softmax回归实战:fashionmnist分类Step1准备工作Step2构建模型、损失函数、优化算法Kaggle

爱世界的小七·2023-11-22 03:41

【机器学习】030_多层感知机Part.1_实现原理

感知机是处理二分类问题的神经网络模型二分类：1或-1，输出离散的类Softmax模型如果有n个类的话可以做多分类问题，这里只输出一个元素，因此只作为二分类模型训练（权重更新过程）：每次将预测值与真实值比较

Cyan.__·2023-11-22 02:07

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