SoftMax

实现单层神经网络

在前面，我们分别使用逻辑回归和softmax回归实现了对鸢尾花数据集的分类，逻辑回归能够实现线性二分类的任务，他其实就是最简单的神经网络——感知机。
xuechanba·2022-05-13 07:15

实现多分类

课程回顾：我们知道，可以采用softmax回归来实现多分类问题。例如，输入鸢尾花的花瓣长度和宽度。首先经过线性运算后，再使用softmax函数作为激活函数，就可以得到这个样本属于每种类别鸢尾花的概率。
xuechanba·2022-05-13 07:44

Pytorch官方文档学习笔记 —— 3. Build Model

目录1.建立神经网络2.获取训练设备3.定义类4.模型层4.1nn.Flatten4.2nn.Linear4.3nn.ReLU4.4nn.Sequential4.5nn.Softmax5.模型参数1.建立神经网络
Coding_Qi·2022-05-11 07:43

深度学习之学习（3-4）YOLOV3

特征提取部分采用darknet-53网络结构代替原来的darknet-19，利用特征金字塔网络结构实现了多尺度检测，分类方法使用逻辑回归代替了softmax，在兼顾实时性的同时保证了目标检测的准确性。
light169·2022-05-11 07:12

【NLP自然语言处理】白话理解 Word2vec 词向量表示含义：含Skip-Gram与CBOW代码以及算法优化负采样与层序SoftMax

文章目录Word2vec词向量模型Skip-Gram模型CBOW模型算法优化方法：负采样算法优化方法：层序SoftMaxWord2vec指用特征向量表示单词的技术，且每两个词向量可计算余弦相似度表示它们之间的关系
量化Mike·2022-05-10 07:06

Pytorch 05天——感知机、链式法则、反向传播算法、交叉熵

交叉熵（CrossEntropy）二分对于分类问题为什么不用MSE1、sigmoid+MSE：gradientvanish（梯度消失）convergeslower（收敛较慢）crossentropy=softmax
努力奔跑的憨憨啊·2022-05-10 07:30

PyTorch学习笔记4—— 深度学习计算

4.1模型构造在线性回归和softmax回归中已经陆续用到了这些方法，这里系统回顾。
Moon_Boy_Li·2022-05-10 07:21

什么是多层感知机

与softmax的区别：在有n个类的情况下，softmax会输出n个元素，所以可以是一个多分类的问题，但是感知机这里只输出一个元素，说明感知机最
L_Moonshine·2022-05-08 17:22

深度学习图像处理入门

图像分割进tensorflow官网用tensorflow.google.cn1.1卷积神经网络基础全连接层：BP算法（信号的前向传播和误差的反向传播）卷积层：卷积核（激活函数sigmoid，Relu，softmax
###_###_###·2022-05-08 07:13

浅析BP神经网络

激活函数有很多种，比较常见的有符号函数，ReLU函数，Sigmoid函数，Softmax函数等。实际上激活函数就是模拟大脑神经元的响应，而最简单的单层单个神经元构成的就是感知机。
sssleverlily·2022-05-07 07:28

PyTorch学习笔记3——SOFTMAX回归模型

但是在另一类情景中，模型输出可以是一个离散值，比如图像类别，这方面我们可以使用softmax回归在内的分类模型。
Moon_Boy_Li·2022-05-07 07:49

tensorflow卷积神经Inception V3网络结构代码解析

目录前言1非InceptionModule的普通卷积层2三个Inception模块组3AuxiliaryLogits、全局平均池化、Softmax分类前言学习了InceptionV3卷积神经网络，总结一下对
·2022-05-06 16:17

Out-of-Distribution Detection开篇之作SMOOD论文阅读

目录1AUROC和AUPR2Softmax3辅助分类器4小结所谓异常检测，就是发现与大部分对象不同的对象，即离群点。异常检测以训练集为核心，判断输入数据是否与训练集中的数据类似。
蓝鲸鱼BlueWhale·2022-05-04 07:45

自己动手写神经网络（一）——初步搭建全连接神经网络框架

实验题目需要实现的网络结构如下，有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层，并且隐藏层的激活函数为Relu函数，输出层的激活函数为softmax函数，损失函数为交叉熵函数：步骤1数据集的下载与处理2构造全连接层
stepondust·2022-05-02 07:21

手写BP神经网络

文章目录一、梯度下降的数学公式1、sigmoidsigmoidsigmoid2、softmaxsoftmaxsoftmax二、代码编写1、数据形式1、前向传播2、反向传播3、计算dwdwdw和dbdbdb4
偶是等一下·2022-05-02 07:01

为什么使用onehot 独热编码的形式？

直接原因.卷积神经网络进行分类任务时，需要进行softmax运算，输出每一个类别的概率值，将标签设置为onehot的形式，能够更好的表征图像的类别属性，再使用交叉熵损失函数的时候，能够得到更高的分类效果
捣蛋鬼233·2022-05-01 19:49

多分类问题《PyTorch深度学习实践》

多分类softmax分类器输出变为多个1.概率>02.概率和为11.softmax分类器，使用SoftMax分类器进行多分类问题2.NLLLoss（nagativeloglikelihoodloss）：
weixin_44040169·2022-05-01 08:13

学习笔记：深度学习（6）——基于深度学习的语言模型

基于循环神经网络的语言模型RNNLM5.1.3**Word2Vec**1.词向量的生成模型（1）连续词袋模型CBOW（2）跳字模型Skip-Gram2.优化模型的加速方法（1）HierarchicalSoftmax
新四石路打卤面·2022-05-01 07:49

SoftPool：基于Softmax加权的池化操作 | 2021新文

SoftPool使用softmax进行加权池化，能够保持特征的表达性并且是可微操作。
·2022-04-29 13:31

SoftPool：基于Softmax加权的池化操作 | 2021新文

SoftPool使用softmax进行加权池化，能够保持特征的表达性并且是可微操作。
晓飞的算法工程笔记·2022-04-29 13:00

人工智能---反向传播的原理和理论以及softmax-with-loss层作为反向传播起点的实现

系列文章目录人工智能—神经网络激活函数恒等函数、sigmoid函数、softmax函数详解文章目录系列文章目录前言一、什么是反向传播？
Foxerity·2022-04-29 07:26

Pytorch学习--导数，激活函数，反向传播

文章目录激活函数及其梯度Sigmoid/LogisticTanhRectifiedLinearUnitLeakyReLUSELUsoftplusLOSS及其梯度MeanSquaredErrorsoftmax
bit_codertoo·2022-04-29 07:49

三、深度学习基础8（softmax、dropout）

Softmax定义及作用softmax函数可以把它的输入，通常被称为logits或者logitscores，处理成0到1之间，并且能够把输出归一化到和为1。
满满myno·2022-04-28 07:13

三、深度学习基础5（Softmax、Batch_Size）

Softmax函数softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！
满满myno·2022-04-28 07:12

sigmoid和tanh激活函数与其导数的绘图详解

激活函数(ActivationFunction)主要针对学习复杂的和非线性的函数，有着十分重要的作用，尤其是在多层神经网络中，应用非常广泛，对于线性函数，我们在前面说到的线性回归和Softmax回归，有兴趣的可以先熟悉下
寅恪光潜·2022-04-28 07:01

DDPG：深度确定性策略梯度

基本概念离散动作&连续动作离散动作指可以被分类的动作，比如上、下、左、右、跳跃等动作，一般用多分类激活函数softmax去表示这些动作。如果只有两个动作，则可以使用sigmoid激活函数来表示。
不负韶华ღ·2022-04-26 09:01

pytorch（三）——笔记

1.3Howtosearchforminima1.4Convexfunction1.5LocalMinima2.激活函数与Loss的梯度2.1ActivationFunctions2.2TypicalLoss2.3auto.grad2.4loss.backward2.5Softmax2.6Derivati
鹿衔草啊·2022-04-26 07:51

Python深度学习基础（一）——激活函数的介绍与对比

激活函数的介绍与对比神经网络与感知机激活函数阶跃函数（step_function）sigmoid函数tanh函数relu函数mish函数softmax函数函数图像对比神经网络与感知机感知机即阈值逻辑单元
艾醒·2022-04-26 07:26

详解预训练模型 ——从词向量到GPT模型

摘要：本文介绍了GPT模型的基本概念，讲解了GPT模型所需要的基本知识，包括词嵌入，自注意力机制，Transformer框架和Softmax函数，同时还详细阐述了GPT模型的数学原理和实现过程。
抚顺菜市场·2022-04-25 07:54

Paper Reading - Loss系列 - 深度学习中各种常见Loss与组合综述[WIP]

目录回归误差交叉熵CEBCECEFocalLossDiceLossLovasz-SoftmaxLoss更多可见计算机视觉-Paper&Code-知乎本文主要希望总结下目前学术与业界常用到的Loss函数以及其对应的优缺点回归误差两种
子韵如初·2022-04-25 07:13

基于pytorch平台实现对MNIST数据集的分类分析（前馈神经网络、softmax）升级版

基于pytorch平台实现对MNIST数据集的分类分析（前馈神经网络、softmax）进阶版文章目录基于pytorch平台实现对MNIST数据集的分类分析（前馈神经网络、softmax）进阶版一、基于“
我是一颗跳跳糖哦·2022-04-23 07:18

动手学深度学习(pytorch版本) | 第三章：深度学习基础

文章目录3.1线性回归3.1.1线性回归的节本要素3.1.2线性回归的表示方法3.4softmax回归3.4.5交叉熵损失函数3.4.6模型预测及评价3.4.7小结3.5图像分类数据集（Fashion—MNIST
我是真的菜啊啊·2022-04-23 07:45

pytorch搭建多层神经网络解决多分类问题（采用MNIST数据集）

前置知识可以参考同系列文章：pytorch完成线性回归任务pytorch实现逻辑回归目录pytorch搭建神经网络解决多分类问题softmax损失函数多分类的实现数据的准备构建模型、损失函数及优化器训练及测试部分训练结果
Unstoppable~~~·2022-04-23 07:36

基于pytorch平台实现对MNIST数据集的分类分析（前馈神经网络、softmax）基础版

基于pytorch平台实现对MNIST数据集的分类分析（前馈神经网络、softmax）基础版文章目录基于pytorch平台实现对MNIST数据集的分类分析（前馈神经网络、softmax）基础版前言一、基于
我是一颗跳跳糖哦·2022-04-23 07:30

动手学深度学习笔记（五）——softmax回归实现

同样，通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。
.别拖至春天.·2022-04-22 12:52

动手学深度学习笔记（四） ——分类问题（softmax回归）

文章目录1.1.1分类问题1.1.2网络架构1.1.3softmax运算1.1.4小批量样本的矢量化1.1.5损失函数1.1.5.1对数似然1.1.5.2softmax及其导数1.1.5.3交叉熵损
.别拖至春天.·2022-04-22 12:51

基于pytorch的线性回归与Softmax分类模型

线性回归主要内容包括：线性回归的基本要素线性回归模型从零开始的实现线性回归模型使用pytorch的简洁实现线性回归的基本要素模型为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系:数据集我们通常收集一系列的真实数据，例如多栋房屋的真实售出价格和它们对应的面积和房龄。我们希望在
benrenyoudu·2022-04-21 07:46

Tensorflow（十七） —— 网络的输出方式

Tensorflow（十七）——网络的输出方式1.主要方式2.y∈[0,1]sigmod3.y∈[0,1]Σy=1softmax4.y∈[-1,1]tanh1.主要方式1、y∈R2、y∈[0,1]3、y
CyrusMay·2022-04-19 07:43

【CNN基础】计算卷积操作输出Feature Map的size

前言深度学习在计算机视觉领域的应用离不开卷积神经网络，最典型的流程是先将原始图像进行缩放等处理，然后输入网络中，经过一系列的卷积和池化操作，最后将输出的featuremap拉成一个长向量，再经过全连接层将特征进行组合，最后经过softmax
sin(豪)·2022-04-16 07:44

深度学习笔记3——AlexNet

5测试的15.3%errorrate，获得第二名的方法errorrate是26.2%AlexNet有60million个参数和65000个神经元，五层卷积，三层全连接网络，最终的输出层是1000通道的softmax
卖strawberry的小女孩·2022-04-16 07:08

从零到一实现神经网络（python）:二

目录问题引入神经网络的例子感知机中的信号传递机制单层感知机中输出层与输入层之间的函数关系阶跃函数神经网络中的信号传递机制神经网络中的符号利用线性代数对数学而表达式进行优化numpy的广播机制激活函数登场sigmoid函数神经网络中各层之间的信号传递输入层到隐藏层1隐藏层1到隐藏层2隐藏层2到输出层代码实现输出层的输出输出层的神经元设置恒等函数softmax
夺笋123·2022-04-12 14:01

【草稿】推点式子

Softmax设x∈Rd,W∈Rc×d,y∈Rcx\in\R^d,W\in\R^{c\timesd},y\in\R^cx∈Rd,W∈Rc×d,y∈Rc，满足1Ty=11^Ty=11Ty=1若J=−yTlog⁡
abcdhhhh_·2022-04-11 12:16

Pytorch学习笔记

学习笔记04----梯度下降算法Pytorch学习笔记05----损失函数与优化器Pytorch学习笔记06----数据加载器Pytorch学习笔记07----数据预处理Pytorch学习笔记09----Softmax
AI Chen·2022-04-11 12:46

目标检测算法(YOLOv3)

目标检测算法(YOLOv3)YOLOv3在YOLOv2的基础上,改良了网络的主干,利用多尺度特征图进行检测,改进了多个独立的Logisticregression分类器来取代softmax来预测类别分类.
victor_gx·2022-04-10 08:43

深度学习+pytorch自学笔记（四）——softmax回归

参考书籍《动手学深度学习(pytorch版），参考网址为：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/请大家也多多支持这一个很好用的平台~大部分内容为书中内容，也有部分自己实验和添加的内容，如涉及侵权，会进行删除。一、基本概念——回归估计一个连续值——分类预测一个离散类别基本概念网址：https://tangshusen.me/Dive-into-DL
子非鱼icon·2022-04-10 00:57

[Pytorch]＜动手学深度学习＞pytorch笔记-----SoftMax回归

1.引入需求:分类问题让我们考虑一个简单的图像分类问题，其输入图像的高和宽均为2像素，且色彩为灰度。这样每个像素值都可以用一个标量表示。我们将图像中的4像素分别记为x1,x2,x3,x4。假设训练数据集中图像的真实标签为狗、猫或鸡（假设可以用4像素表示出这3种动物），这些标签分别对应离散值y1,y2,y3.我们通常使用离散的数值来表示类别，例如y1=1,y2=2,y3=3。如此，一张图像的标签为1
End1esz·2022-04-10 00:27

基于pytorch手动实现softmax回归

softmax回归的难点主要是对于交叉熵损失函数的设计和理解，可以看我的另一篇博客：（https://blog.csdn.net/weixin_41806489/article/details/109190353
摩天崖FuJunWANG·2022-04-10 00:55

【Pytorch】常见的人脸身份识别损失函数

【Pytorch】常见的人脸身份识别损失函数实验环境准备：人脸多角度多光照的图像数据集MUCT（276个受试者）+MobileNetV3文章目录【Pytorch】常见的人脸身份识别损失函数0、Softmax
王小希ww·2022-04-10 00:17

[pytorch、学习] - 3.6 softmax回归的从零开始实现

参考3.6softmax回归的从零开始实现importtorchimporttorchvisionimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("..")importd2lzh_pytorchasd2l3.6.1
栗子好好吃·2022-04-10 00:15

《动手学深度学习+PyTorch》3.6softmax回归的从零开始实现 学习笔记

文章目录前言一、训练集和测试集二、步骤1.引入库2.读取数据3.初始化模型参数4.定义模型5.定义损失函数6.计算分类准确率7.训练模型8.预测总结前言Softmax回归也称多项或多类的Logistic
稚晖君的小弟·2022-04-10 00:45
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