SoftMax

四. softmax多分类

多个选项的分类问题，用softmax.softmax把神经网络输出值变为概率分布，要求每个样本必须属于某个类别，且所有类别均被覆盖。
看的见的时间·2022-07-17 16:03

五 softmax多分类实例

文章目录独热编码顺序编码独热编码importkerasfromkerasimportlayersimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinedata=pd.read_csv('./dataset/iris.csv')##用的是花花分类data.head()data.Species.uniqu
rootgy·2022-07-17 16:03

26_Pytorch多分类，Softmax多分类实战，利用神经网络进行分类

此文为学习博文整理出11.21.Pytorch多分类问题1.21.1.PyTorch:Softmax多分类实战1.21.1.1.MNIST数据集1.21.1.2.Softmax分类1.21.1.3.PyTorch
to.to·2022-07-17 16:02

【深度学习】softmax多分类

数据集：(train_image,train_label),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()一、理论部分多分类的损失函数使用多分类的交叉熵，对应categorical_crossentropy和sparse_categorical_crossentropy，前者用于标签为独热编码，后者用于labe
caseyzzz·2022-07-17 16:02

Pytorch Softmax 多分类

Softmax0.环境介绍环境使用Kaggle里免费建立的Notebook教程使用李沐老师的动手学深度学习网站和视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按Shift+Tab查看函数详解。
哇咔咔负负得正·2022-07-17 16:32

lession 5 - 逻辑回归，softmax多分类与交叉熵

1.什么是逻辑回归？线性回归预测的是一个连续值，逻辑回归给出“是”与“否”的回答2.如何把连续分布的值映射成是与否的回答呢？需要我们用到一个Sigmoid函数x的取值范围为（-∞，+∞），y的取值范围为（0,1），sigmoid函数可以把任意的x值映射成从（0,1）的概率值，我们可以认为从（0,1）之间是一个概率值，例如0.5，就是概率为50%，如果是0.9，我们可以认为结果的概率为90%，可以回
人山人海边走边爱·2022-07-17 16:32

7.softmax多分类

2.8预测模型3使用独热编码完成fashion_mnist训练3.1导入库3.2读数据3.3转换独热编码3.4归一化3.5构建模型并编译3.6训练模型3.7评估模型3.8预测模型1概念上一章我们做的是softmax
Suyuoa·2022-07-17 16:31

独热编码与交叉熵损失函数

文章一、独热编码数据训练的示例代码1.导入第三方库2.加载fashion_mnist数据集3.数据处理4.搭建模型5.训练模型6.模型预测在文章softmax多分类中的简单示例中我们讲到了在tf.keras
booze-J·2022-07-17 16:31

Torch_2_SoftMax多分类问题

动手学深度学习（zh-v2.d2l.ai）SoftMax也是单层的网络，其思路是将多类的输出转为概率表示，每类的输出在0−10-10−1之间，且和为1.数学表达为y^=softmax(o)其中y^j=exp⁡
aaaaaaze·2022-07-17 16:00

零基础学Pytorch#3 | 用Pytorch实现Softmax多分类

零基础学Pytorch#3|用Pytorch实现Softmax多分类Ⅰ.笔记目标此博文就学习Pytorch具体实践做学习笔记，适用于对机器学习、深度学习有一定理论基础但实践能力薄弱的朋友。
ZRAINJ·2022-07-17 16:29

tf.keras softmax多分类

学习目标：tf.kerassoftmax多分类对数几率回归解决的是二分类的问题，对于多个选项的问题，我们可以使用softmax函数。它是对数几率回归在N个可能不同的值上的推广。
深海漫步鹅·2022-07-17 16:29

softmax多分类

文章一、softmax分类二、FashionMNIST数据集三、softmax分类的简单示例1.导入第三方库2.加载fashion_mnist数据集3.数据处理4.搭建模型5.训练模型6.模型评估一、softmax
booze-J·2022-07-17 16:59

李沐动手学深度学习V2-注意力评分函数

Nadaraya-Watson-Gaussian中的高斯核指数部分视为注意力评分函数（attentionscoringfunction），简称评分函数（scoringfunction），然后把这个函数的输出结果输入到softmax
cv_lhp·2022-07-17 07:09

CartPole 强化学习详解2 - Policy Gradient

github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow/blob/master/contents/7_Policy_gradient_softmax
Oxalate-c·2022-07-17 07:02

【深度学习】（二）深度学习基础学习笔记

二、深度学习的改进点1.更加合适目标函数2.新增Softmax层3.激活函数进化历程4.梯度下降算法进化历程5.BatchNormalization的由来6.抑制过拟合三、卷积神经网络(CNN)1.CNN
Nirvana；·2022-07-16 07:46

Python利用Seaborn绘制多标签的混淆矩阵

\matplotlib\scipy\sklearn等包：importseabornassnsfrommatplotlibimportpyplotaspltfromscipy.specialimportsoftmaxfromsklearn.metricsimportaccuracy_score
·2022-07-15 09:57

动手学深度学习：softmax完整代码（pytorch + windows+ pycharm）

删去多余的演示部分，解决了图像无法显示的问题文章目录softmax从零开始实现softmax简洁实现遇到的问题pycharm无法多进程读取数据导致的报错pycharm绘图不显示/卡顿无法动态绘制图像PermissionError
看星星的花栗鼠·2022-07-15 07:40

Pytorch之动手学习深度学习（PyTorch）

diveintoDLPyTorchbasicknowledgemaintoolstorch.utils.data模块提供了有关数据处理的工具，torch.nn模块定义了大量神经网络的层，torch.nn.init模块定义了各种初始化方法，torch.optim模块提供了模型参数初始化的各种方法softmax
专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-07-15 07:48

动手学深度学习-2021-11-12

softmax回归的从零开始实现在前面已经引入了Fashion-MNIST数据集，并设置数据迭代器的批量大小为256引入importtorchfromIPythonimportdisplay#IPython
Anday33·2022-07-15 07:47

python人工智能项目实例-Python人工智能项目实战

译者序前言作者简介审校者简介第1章人工智能系统基础知识11.1神经网络21.2神经激活单元51.2.1线性激活单元51.2.2sigmoid激活单元61.2.3双曲正切激活函数61.2.4修正线性单元71.2.5softmax
weixin_37988176·2022-07-14 20:27

【Transformer】李沐论文逐段精读学习笔记

EncoderLayerNormDecoderScaledDot-productAttentionMulti-HeadAttentionPoint-wiseFeed-forwardNetworksEmbedding和softmax
HDU-Dade·2022-07-11 11:46

2.3 分类器及损失

2.3分类器及损失学习目标目标知道基于图像像素映射的分类评分函数说明SVM和Softmax线性分类器及其损失函数特点原理应用无2.3.1线性分类2.3.1.1线性分类解释学习到的权重2.3.2损失函数2.3.2.1
开拖拉机的舒克。·2022-07-11 07:36

Deep Learning using Linear Support Vector Machines基于SVM的深度学习论文解析

主要进行的优化就是把softmax算法更换为SVM算法。其中SVM使用的模型为2l-SVM。全连接卷积神经
Joy_szu·2022-07-11 07:53

跟李沐学深度学习-softmax回归

softmax回归分类和回归的区别无校验比例校验比例交叉熵常见损失函数均方误差L2loss绝对值损失L1loss鲁棒损失图像分类数据集分类和回归的区别回归：估计一个连续值分类：分类预测一个离散类别无校验比例在分类时不关心分类的值
CUG-吴彦祖·2022-07-10 13:57

Attention Is All You Need----Transformer

工作原理Self-Attention算法细节Step1Step2Step3&4Step5Step6Self-Attention的矩阵计算multi-headed机制位置编码残差连接Decoder线性层和softmax
小小鸟要高飞·2022-07-10 07:16

arcface的前世今生

arcface调研1.简介1.1发表1.2优点1.3性能2.arcface的前世今生2.1softmax2.2centerloss2.2L-softmax决策边界的概念2.3A-softmax2.4Cosface2.5arcface3
午夜零时·2022-07-09 07:15

香侬科技GNN-LM：基于全局信息的图神经网络语义理解模型笔记

LM)任务inputct=(w1，w1…，wt−1)outputp(wt∣ct)c即context，即由上下文预测下一个单词或字符是什么常规方法BaseLM：ht=f(ct)∈Rd,p(wt∣ct)=Softmax
FakeOccupational·2022-07-08 09:08

Softmax回归代码详解

简介Sfotmax回归分析是logistic回归分析在多个分类问题上面的发展。Logistic回归中，训练集由m个标签样本组合构成：对于给定的测试输入，我们想用假设函数针对每一个类别j估算出概率值p（y=j|x）。也就是说，我们想估计x的每一种分类结果出现的概率。，我们的假设函数将要输出一个k维的向量（向量元素的和为1）来表示这个估计的概率值。具体地说，我们的假设函数h（x）形式如下：为了方便起见
whiteinblue·2022-07-07 08:46

山东大学人工智能导论实验一 numpy的基本操作

目录【实验目标】【实验内容】【代码要求】【文档要求】1.代码运行结果截图(main函数里的内容不要修改)编辑2.sigmoid函数的公式及图像3.sigmoid函数梯度求解公式及图像4.softmax函数公式
timerring·2022-07-06 14:34

SoftTriple Loss

DeepMetricLearningWithoutTripletSamplingSoftTripleLossMultipleCentersAdaptiveNumberofCenters19-ICCV-SoftTripleLoss：DeepMetricLearningWithoutTripletSampling1）SoftMaxlossisequiv
大坡山小霸王·2022-07-04 07:04

深度学习 神经网络基础

3.1激活函数3.1.1Sigmoid/logistics函数3.1.2tanh(双曲正切曲线)3.1.3RELU3.1.4LeakReLu3.1.5SoftMax3.1.6其他激活函数3.1.7如何选择激活函数
落花雨时·2022-07-03 13:58

PyTorch 入门

深度学习项目MNIST手写数字识别MNIST手写数字识别导入相关库importtorch#pytorch中最重要的模块，封装了神经网络相关的函数importtorch.nnasnn#提供了一些常用的函数，如softmaximporttorch.nn.functionalasF
1^365·2022-07-03 07:48

Softmax 回归（PyTorch）

https://courses.d2l.ai/zh-v2/文章目录Softmax回归回归vs分类从回归到多类分类均方损失无校验比例校验比例Softmax和交叉熵损失总结损失函数L2LOSSL1LossHuber'sRobustLoss
-素心向暖·2022-07-02 20:16

self-attention和rnn计算复杂度的对比

1、self-attention的复杂度为O(n2⋅d)O(n^{2}\cdotd)O(n2⋅d)，其来源自self-attention计算公式：Attention(Q,K,V)=Softmax(QKTdk
想念@思恋·2022-07-01 07:48

pytorch 多分类中的损失函数

前言pytorch中的损失函数：CrossEntropyLossLogSoftmaxNLLLossSoftmax在多分类的时候，我们希望输出是符合概率分布的，所以利用Softmax做了归一化的处理。
code bean·2022-06-30 07:28

pytorch基础知识十【激活函数、损失函数及其梯度】

损失函数及其梯度1.激活函数2.损失函数loss1.激活函数【1】激活函数简介【2】sigmoid函数【3】tanh函数【3】RELU函数2.损失函数lossautograd.gradloss.backwardF.softmax
北四金城武·2022-06-29 07:54

PyTorch——激活函数、损失函数

torch.tanh：范围在[-1,1]torch.relu/F.relu：不可导，但计算简单常用F.softmaxLoss及其梯度MSE：autograd.gradloss.backwardGradientAP
糖糖Amor·2022-06-29 07:24

Pytorch基础（六）——激活函数

应用多的包括ReLU,Sigmoid,Tanh,Softmax等，都有各自的优缺点，Sigmoid和Tanh都存在梯度爆炸和梯度消失的问题，RELU的收敛速度快，
人狮子·2022-06-29 07:03

pytorch中的梯度、激活函数和loss

文章目录梯度激活函数torch.sigmoid()torch.tanh()torch.relu()nn.LeakyReLU()softmaxloss函数均方差（MeanSquaredError）CrossEntropy
Mr. Wanderer·2022-06-29 07:57

Pytorch（二） —— 激活函数、损失函数及其梯度

Pytorch（二）——激活函数、损失函数及其梯度1.激活函数1.1Sigmoid/Logistic1.2Tanh1.3ReLU1.4Softmax2.损失函数2.1MSE2.2CorssEntorpy3
CyrusMay·2022-06-29 07:10

loss_使用

sigmoid+binary_cross_entropy=binary_cross_entropy_with_losgitssoftmax+nll=cross_entropy_loss
追光女孩儿·2022-06-27 23:40

谷歌 | 大改Transformer注意力，速度、内存利用率都大幅度提升（附源代码）

计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G长按扫描二维码关注我回复“谷歌”获取源代码简述：Google介绍了Performance，Transformer体系结构，它可以估计具有可证明精度的正则(Softmax
计算机视觉研究院·2022-06-27 07:44

【笔记】DLHLP - 李宏毅 - 4 - 语音识别 - Part 3 CTC, RNN-T and more

编码器将语音输入\(x^i\)编码成\(h^i\)，MLP再对它乘上一个权重，接上Softmax，得到词表V大小的概率分布。
Yanqiang_CS·2022-06-27 07:46

《错误手记-01》 facenet使用预训练模型fine-tune重新训练自己数据集报错

环境信息：windows10+python3.5+tensorflow1.6.0问题描述：在自己的训练集上跑train_softmax.py.参数：--logs_base_dirF:/work/runspace
hymanSlime·2022-06-26 07:22

Pytorch学习笔记——NLLLoss & CrossEntropyLoss

NLLLoss(NegativeLogLikelihoodLoss)图解如下：CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数)图解如下：二者关系为：LogSoftmax+NLLLossCrossEntropyLoss
DK学到头秃·2022-06-25 18:15

动手学深度学习PyTorch-打卡2

计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失
weixin_41765544·2022-06-25 07:51

常用激活函数activation function（Softmax、Sigmoid、Tanh、ReLU和Leaky ReLU) 附激活函数图像绘制python代码

常用非线性激活函数对比激活函数公式函数图像适合场景Softmax多分类任务输出层Sigmoid二分类任务输出层，模型隐藏层TanhReLU回归任务
emgexgb_sef·2022-06-23 07:23

深度学习笔记（三十四）经典卷积神经网络：LeNet-5 AlexNet VGG-16

过滤器尺寸为2，步长为2CONV216个过滤器，过滤器尺寸为5，步长为1，填充为0POOL2过滤器尺寸为2，步长为2FC3全连接层120个神经元FC4全连接层84个神经元OUTPUT输出层10个神经元Softmax
Mr.zwX·2022-06-23 07:02

命名实体识别（NER）：LSTM + CRF

LSTM+CRF：框架对观测序列X，状态序列y，其误差函数利用Softmax函数，我们为每一个正确的tag序列定义一个概率值（Y_x代表所有的tag序列，包括不可能出现的）因而在训练中，我们只需要最大化似然概率即可
Tianweidadada·2022-06-23 07:44

Pytorch 中损失函数详解

torch.nn.NLLLOSS通常不被独立当作损失函数，而需要和softmax、log等运算组合当作损失函数。
ChaoFeiLi·2022-06-23 02:22
上一页 46 47 48 49 50 51 52 53 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他