SoftMax 第51页

分类模型——Softmax回归

分类模型——Softmax回归第一章机器学习是什么第二章深度学习是什么第三章前馈神经网络第四章卷积神经网络第五章交叉熵函数文章目录分类模型——Softmax回归前言Softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式总结前言之前我们一直在说

白羊by·2022-06-22 14:59

每日一问07——什么是Softmax回归？和线性回归的区别是什么？

每日一问07Question:什么是Softmax回归？和线性回归的区别是什么？文章目录每日一问07Question:什么是Softmax回归？和线性回归的区别是什么？

白羊by·2022-06-22 14:29

《动手学深度学习》第三章——（3）softmax回归的从零开始实现_学习思考与习题答案

文章目录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小结练习#作者github[源码地址](https://github.com/Zhangshuor

coder_sure·2022-06-21 07:22

一维卷积神经网络轴承故障诊断python

一维卷积神经网络（1DCNN）被很少使用，只在一定程度上有所涉及，比如自然语言处理（NLP）中的应用，它也包括卷积层、激活层、池化层、全连接层和softmax层。

一个只会看剧的读研菜鸟·2022-06-19 18:01

sigmoid交叉熵和softmax交叉熵的区别

1、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits原理要求logits与label形状一致，是先对logits做softmax之后，再与label做交叉熵运算loss的输出形状

zcc_0015·2022-06-17 07:40

Sigmoid和Softmax在二分类中使用的区别与实现

对于二分类有三种实现方式：1.nn.Linear(input,1)+sigmoid+BCELoss全连接输出维度为1，使用sigmoid将输出映射到0,1之间self.outputs=nn.Linear(input,1)defforward(self,x):#otherlayersomittedx=self.outputs(x)returntorch.sigmoid(x)那么在这种情况下，我们使用

神经与蛋白·2022-06-17 07:32

Sigmoid与Softmax的应用与不同

一、Sigmoid1、函数公式：公式中，z是单个原始输出值，如原始输出值为[-0.5，0.3，1.5，-2.0]，则z1=-0.5，z2=0.3，z3=1.5，z4=-2.0；sigmoid函数连续，光滑，严格单调，以(0,0.5)中心对称，是一个非常良好的阈值函数。sigmoid函数把一个实数压缩到(0,1)，当z无穷大时，函数值趋于1，反之趋于0；我们知道(0,1)与概率值的范围是相对应的，这

Echo-z·2022-06-17 07:00

Softmax 原理及 Sigmoid和Softmax用于分类的区别

原文链接：https://www.cnblogs.com/jins-note/p/12528412.html1、什么是softmax机器学习总归是要接触到softmax的，那么这个东东倒底是怎么来的呢？

薛定谔的炼丹炉！·2022-06-17 07:20

softmax函数和sigmoid函数的异同

softmax函数：多分类输出概率结果总和为1，每个分类或者时间不相互独立（互斥）Softmax=多类别分类问题=只有一个正确答案=互斥输出（例如手写数字，鸢尾花）例子：做图片分类时，一个图片只能对应一个分类

麻花地·2022-06-17 07:12

注意力、自注意力和多头注意力

动手学深度学习笔记一、注意力评分函数1.maskedsoftmax2.加性注意力3.缩放点积注意力二、使用注意力机制的Seq2Seq1.重新定义上下文向量2.定义注意力解码器三、多头注意力1.模型2.代码实现四

葫芦娃啊啊啊啊·2022-06-16 01:35

【分类模型】基于BP神经网络、SOftmax分类器、KNN、LDA、贝叶斯网络实现气体数据分类附matlab代码

1简介本文以气体传感器收集的数据来训练几种不同的分类器，并测试了正确率这里仅演示了最基本的使用方法，各个参数的设定还是参考帮助文档为好。数据来源：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Gas+Sensor+Array+Drift+Dataset数据分为6类气体，由不同的时间段采集，并由时间段分成了10个数据集，各个数据集的详细情况可以见网站的说明。总之，这里

matlab_dingdang·2022-06-15 11:20

第三周作业：卷积神经网络

目录卷积神经网络1.输入层2、卷积层(ConvolutionLayer)3、池化层(PoolingLayer)4、全连接层5、Softmax层AI研习社—猫狗大战结果展示卷积神经网络卷据神经网络由五部分组成

keel1112·2022-06-14 17:30

Softmax Loss、Softtriplet Loss

目录19-BMVC-ClassificationisaStrongBaselineforDeepMetricLearningSoftmaxLossLayerNormalization类别平衡采样binaryembeddings19

大坡山小霸王·2022-06-13 17:28

YoutubeDNN召回的一些问题

列出十个文中解决的非常有价值的问题：文中把推荐问题转换成多分类问题，在nextwatch的场景下，每一个备选video都会是一个分类，因此总共的分类有数百万之巨，这在使用softmax训练时无疑是低效的

人工智能曾小健·2022-06-10 10:02

语音识别基础-梅尔谱图

gru、lstm及双向神经网络第四章编码器解码器架构、seq2seq、注意力机制及机器翻译应用代码实现第五章transfomer详解及代码实现第六章李宏毅hw4语音识别模型改进（conformer+amsoftmax

傍晚轻风拂面·2022-06-10 07:53

深度学习 - 国科大2021年试题

名词解释卷积神经网络：是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，其隐藏层包含卷积核参数共享，减少网络参数量，包含输入层（标准化输入数据）、卷积层（卷积核、激活函数、池化层、全连接层）、输出层（归一化指数函数softmax

努力学习中....·2022-06-08 07:46

VGG16模型

1、结构简洁VGG由5层卷积层、3层全连接层、softmax输出层构成，层与层之间使用max-pooling（最大化池）分开，所有隐层的激活单元都采用ReLU函数。

王小波_Libo·2022-06-07 10:27

Pytorch深度学习——多分类问题、MNIST训练实例（B站刘二大人P9学习笔记）

目录1Softmax层介绍2选择Loss函数2.1NLLLoss损失函数2.2CrossEntropyLoss损失函数3MNIST训练实例代码详解3.1准备数据集3.2建立模型3.3构建损失函数和优化器

学习CV的研一小白·2022-06-07 07:44

CS224N NLP

AbbreviationLecture1-IntroductionandWordVectorsNLPWord2vecUsetwovectorinoneword:centorwordcontextword.softmaxfunctionTrainthemodel

本人已润去juggler.fun·2022-06-04 07:46

pytorch中tf.nn.functional.softmax(x,dim = -1)对参数dim的理解

torch.nn.functional.Softmax(input,dim=None)tf.nn.functional.softmax(x,dim=-1)中的参数dim是指维度的意思，设置这个参数时会遇到

Will_Ye·2022-06-02 07:22

【neural networks and deep learning学习笔记】chapter3 改进神经网络的学习方法

交叉熵函数交叉熵函数代码softmax层过度拟合和规范

红点雷龙XL·2022-06-01 07:35

《deep learning》读书笔记6——深度前馈网络

目录深度前馈网络实例：学习xor基于梯度的学习代价函数用最大似然学习条件分布学习条件统计量输出单元用于高斯输出分布的线性单元用于Bernoulli输出分布的sigmoid单元用于Multinoulli输出分布的softmax

yepoyou·2022-06-01 07:24

二、深度前馈网络——Part I

使用最大似然学习条件分布3.1.2、学习条件统计量3.2输出单元3.2.1用于高斯输出分布的线性单元3.2.2用于Bernoulli输出分布的sigmoid单元3.2.3用于Multinoulli输出分布的softmax

究极人工智能瞎琢磨·2022-06-01 07:18

Image Classification （卷积神经网络基础）

目录1.激活函数1.1.sigmoid激活函数1.2.ReLU激活函数2.卷积层3.池化层4.误差的计算5.CrossEntropyLss交叉熵损失5.1.针对多分类问题（softmax输出，所有输出概率和为

Caoyy686868·2022-06-01 07:44

PyTorch----Softmax函数与交叉熵函数

二分类问题和多分类问题二分类问题：分类任务中有两个类别。比如前面感知机识别香蕉还是苹果，一般会训练一个分类器，输入一幅图像，输出该图像是苹果的概率为p，对p进行四舍五入，输出结果为0或者1，这就是经典的二分类问题。多分类问题：和二分类任务基本相似，最后的输出有多个标签（>=2），需要建立一个分类器可以识别多种水果。在二分类问题中，我们可以用max函数，因为只有两个标签，非黑即白。但是在多分类问题中

B.Bz·2022-05-31 11:42

深度学习从入门到精通（Deep Learning）python 期中考试答案复盘

E对每一个产生误差的神经元，改变相应的权重值以较小误差A、abcdeB、edcbaC、cbaedD、dcaeb2、下面哪个激活函数可以实现max（0，x）的功能（）BA、SigmoidB、ReLUC、softmaxD

词一丶·2022-05-31 07:06

DeepLearning复习

为什么分类问题不能使用mse损失函数2.Softmax是线性运算还是非线性运算？证明你的答案。当我们想要解决分类问题时，为什么我们需要在应用交叉熵损失之前应用Softmax函数？

夏纪·2022-05-31 07:57

实践 | 基于Skip-gram实现Word2Vec

在使用softmax学习时，需要最大化tp的推理概率，同时

大数据界Olu·2022-05-31 07:43

###好好好####RL-GAN For NLP: 强化学习在生成对抗网络文本生成中扮演的角色

3.过渡方案：对于GAN的直接改进用于文本生成3.1.Wasserstein-divergence，额外的礼物3.2.Gumbel-softmax，模拟Samp

mishidemudong·2022-05-30 07:01

【Pytorch学习笔记】9.分类器的分类结果如何评估——使用混淆矩阵、F1-score、ROC曲线、PR曲线等（以Softmax二分类为例）

文章目录分类器的输出结果长什么样子（Softmax为例）1混淆矩阵准备数据绘制2F1-score3统计综合分类指标（precision、recall等）4ROC曲线准备数据绘制5PR曲线本节代码我们训练完一个分类模型后

takedachia·2022-05-30 07:30

论文阅读（9）：AdapticeFace: Adaptive Margin and Sampling for Face Recognition

本文是对MarginbasedSoftmaxLoss的改进。主要针对人脸数据集类别不平衡的问题，以及难类别/难样本的挖掘，让训练过程变得高效。

ljwherry·2022-05-30 07:45

关于网络结构输出层加了softmax后，loss训练不下降的问题

小白第一次写，很多地方会显得比较生疏……首先记录的是为什么多分类问题中需要用softmax+crossentropyloss交叉熵函数的配合。

Blossomers·2022-05-28 15:16

Transfomer各组件与Pytorch

)ModuleListzeros(1,0)vs.zeros(1)vs.zeros([])transformer_components使用个人总结关于QKV的shapeAttention(Q,K,V)=softmax

MallocLu·2022-05-28 07:32

实战NLP beginner任务一:基于机器学习的文本分类

为什么使用Ngram1.1.3N-gram的应用1.1.4N-gram存在的问题及解决方法1.2bagofwords(BOWs)1.2.1什么是BOWs1.2.2怎么使用BOWs1.3logistic/softmax

刘皮狠·2022-05-27 07:51

LSTM在MATLAB中的应用

japaneseVowelsTrainData;%导入训练数据layers=[...sequenceInputLayer(12)lstmLayer(100,'OutputMode','last')fullyConnectedLayer(9)softmaxLay

瀶·2022-05-25 02:44

线性回归、多层感知机、文本预处理、循环神经网络学习笔记（打卡1）

线性回归1.线性回归的数学假设：假设输入的x和y是线性关系，输入的x和y满足，其中e为误差，满足均值为0，方差为某一确定值的正太分布2.线性回归的建模：3.损失函数：简单的损失函数可以选择为平方损失二、Softmax

机器小白猫·2022-05-24 07:57

Datawhale《动手学深度学习》

动手学深度学习Day1线性回归Softmax与分类模型多层感知机基础知识代码实现Day2文本预处理通用步骤代码示例语言模型简介n元语法语言模型数据集读取数据集建立字符索引定义函数load_data_jay_lyrics

Zhiguo Ding·2022-05-22 21:48

图森未来感知算法实习生面经汇总

一、面经一1.模型加速的方法：答：networkpruning和dwconv，简单介绍了一下shufflenet和mobilenet的思路2.recall和Fa的理解，重新改变softmax在0附近和1

加油11dd23·2022-05-22 10:58

李宏毅机器学习笔记L3 卷积神经网络

在模型输出后经过softmax得到的y’要和y^\hatyy^相同一张图片是三维的tensor（宽，高，channel（RGB）），将三维的Tensor拉直，也就能作为network的输入例如对于100

熠熠发光的白·2022-05-20 07:35

C++实现softmax函数的面试经验

目录背景第一次实现实现测试test1test2第二次实现(改进)改进原理实现测试test1test2完整代码背景今天面试字节算法岗时被问到的问题，让我用C++实现一个softmax函数。

·2022-05-18 14:59

pytorch自学笔记——softmax回归

1、用pytorch实现softmax回归importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256#batch_size

还是那个狗蛋·2022-05-18 07:50

《14天动手学深度学习》——softmax和分类模型

softmax和分类模型¶内容包含：softmax回归的基本概念如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型使用

我真的爱发明·2022-05-18 07:39

【Pytorch学习笔记】5.总结一下一个深度学习模型的实现过程（以Softmax回归从零实现为例）

文章目录首先考虑解决什么问题1获取和读取数据获取数据读取数据2构建模型初始化模型参数定义模型、损失函数3定义优化算法4训练模型定义训练函数注意的要素定义步骤5评估模型完整版代码（不用装d2l）一些简单的深度学习模型从零实现看着教程看似简单，敲着代码就过去了，但还是做一下自己的初步总结。里面的思维过程无论放在今后什么问题里都是适用的，包括实现的基本步骤、模型的构思如何反映到代码，定义训练的过程需要哪

takedachia·2022-05-18 07:06

Pytorch 学习（四）：Pytorch 实现 Softmax 回归

Pytorch实现Softmax回归本方法参考自《动手学深度学习》（Pytorch版）github项目一般步骤构建数据集和以batch为单位的数据读取构建模型及其初始化、损失函数、下降方法训练网络及评估方法一

RememberUrHeart·2022-05-18 07:30

《100天一起学习PyTorch》第五天：从0到1实现Softmax回归

《100天一起学习PyTorch》第五天：从0到1实现Softmax回归✨本文收录于《100天一起学习PyTorch》专栏，此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记，尽量坚持每周持续更新，欢迎大家订阅

JoJo的数据分析历险记·2022-05-18 07:17

深度学习机器学习笔试面试题——激活函数

推导sigmoid求导公式Softmax公式，溢出怎么处理Softm

冰露可乐·2022-05-17 07:04

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现

目录1.应用场景2.卷积神经网络结构2.1卷积（convelution）2.2Relu激活函数2.3池化（pool）2.4全连接（fullconnection）2.5损失函数（softmax_loss）

草尖上的舞动·2022-05-17 07:22

【逻辑回归模型】

文章目录概念问题模型sigmoid函数决策函数参数求解延伸⽣成模型和判别模型多分类（softmax)应⽤概念逻辑回归（LogisticRegression）是机器学习中的⼀种分类模型，由于算法的简单和⾼

:)#·2022-05-16 07:49

Keras深度学习实战（4）——深度学习中常用激活函数和损失函数详解

Keras深度学习实战（4）——深度学习中常用激活函数和损失函数详解常用激活函数Sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU激活函数线性激活函数Softmax激活函数损失函数均方误差平均绝对误差分类交叉熵系列链接常用激活函数使用激活函数可以实现网络的高度非线性

盼小辉丶·2022-05-15 13:29

tensorflow基础入门篇（二）——Keras

tensorflow基础入门——第二章节文章目录tensorflow基础入门——第二章节2.Keras2.1WHYKERAS2.1.2图片读取处理2.1.3NHWC与NCHW2.2神经网络原理2.2.1softmax

蛋糕店老板·2022-05-15 07:31

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