SoftMax

【Pytorch学习笔记】4.细讲Pytorch的gather函数是什么——从Softmax回归中交叉熵损失函数定义的角度讲述

原始数据矩阵根据索引矩阵取到对应值矩阵可以先看看的例子官方文档解释从交叉熵损失函数定义的角度理解gather函数的使用torch.gather()gather函数：原始数据矩阵根据索引矩阵取到对应值矩阵我们在学习Softmax
takedachia·2022-04-10 00:41

深入理解PyTorch中的gather函数

gather函数今天在用PyTorch复现softmax的时候，参考的书籍为《DiveintoDLPytorch》。
vyacheslavkorotki·2022-04-10 00:11

pytorch学习三、softmax回归

来自于https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/官方文档https://pytorch.org/docs/stable/tensors.htmlsoftmax
梦无羡·2022-04-10 00:10

《动手学深度学习》task2——文本预处理，语言模型，循环神经网络基础笔记

系统学习《动手学深度学习》点击这里：《动手学深度学习》task1_1线性回归《动手学深度学习》task1_2Softmax与分类模型《动手学深度学习》task1_3多层感知机《动手学深度学习》task2
shiinerise·2022-04-08 07:01

【深度学习】LeNet-5、AlexNet、VGG16、GoogLeNet、ResNet

##LeNet-5：结构C-P-C-P-FC-FC，即卷积1-池化-卷积2-池化-全连接1-全连接2-softmax输出层##AlexNet：结构5个卷积层，3个全连接层，共八层，6千万参数（即60M个参数
Mister Zhu·2022-04-06 07:23

对比学习知识扩展——一堆奇奇怪怪的loss，快把我压死了orz...

1.交叉熵loss和对比loss区别交叉熵loss是最后结果过一层fc然后进行softmax。
一只想飞的咸鱼君·2022-04-06 07:55

nlp自然语言处理学习CBOW模型类实现示例解析

生成层：生成两个输入侧的MatMul层、一个输出侧的MatMul层，以及一个SoftmaxwithLos
·2022-04-05 17:14

pytorch实现手写数字识别 | MNIST数据集（全连接神经网络）

文章目录代码相关说明1.关于MNIST数据集2.关于二分类与多分类3.关于神经网络处理过程4.softmax函数5.关于MNIST数据集的处理举例6.代码流程7.关于transforms.ToTensor8
-借我杀死庸碌的情怀-·2022-04-01 07:12

Bachbone 之 VGGNet：走向深度 （Pytorch实现及代码解析）

VGGNet采用了5组卷积和3个全连接层，最后的部分采用Softmax做分类，其有一个显著的特点就是：每经过一层池化层，特征图的尺寸减小一倍，通道数增加一倍更多地使用3x3
心之所向521·2022-04-01 07:40

【强化学习】策略梯度Policy-Gradient

目录Value-based强化学习方法的不足Policy-based强化学习方法的引入策略梯度的优化目标策略函数的设计Softmax策略函数Gauss策略函数蒙特卡罗策略梯度reinforce算法小结强化学习笔记
最忆是江南.·2022-03-30 07:09

深度学习之损失函数小结

深度学习之损失函数小结开篇损失函数在深度学习中的作用相当于引领模型学习的方式，其重要程度不言而喻；下图为一些损失函数的关系：Sigmoid和Softmax损失Sigmoid公式：S(x)=11+e−xS
一个热爱学习的深度渣渣·2022-03-23 08:28

机器学习 —— 基础整理（五）线性回归；二项Logistic回归；Softmax回归及其梯度推导；广义线性模型...

本文简单整理了以下内容：（一）线性回归（二）二分类：二项Logistic回归（三）多分类：Softmax回归（四）广义线性模型闲话：二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型（忘记了为什么看完
weixin_34301307·2022-03-23 08:57

tensorflow-Keras高层接口

#实例化一个softmaxsoftmax=keras.layers.Softmax()softma
喜欢蓝喜欢白·2022-03-23 08:46

学习笔记（3):Windows版YOLOv4目标检测：原理与源码解析-目标检测-YOLOv3原理

utm_source=blogtoeduv3可以输出多标签，即概率总和大于1，故不用Softmax，改用logistic二分类器v2有拼接，v3有多尺度最终网络输出的深度是每个单元格预测的参数（x,y,
远星.少说多做·2022-03-22 17:55

python实现softmax函数、sigmoid函数、 softmax 交叉熵loss函数、sigmoid 交叉熵loss函数

jupyternotebookTensorflow2.0计算用了两种方法numpy&tensorflow，建议tensorflowimporttensorflowastfimportnumpyasnp实现softmax
下雨了吗？·2022-03-22 17:46

吴恩达深度学习L4W4人脸识别

1、One-shotlearning人脸识别往往每个人只有一张照片，因此不应该用卷积神经网络配合softmax训练。应该选择学习Similarity函数。
HITSZ阿星·2022-03-22 17:10

【Pytorch】使用Pytorch进行知识蒸馏

使用Pytorch进行知识蒸馏一、知识蒸馏原理1.使用`softmax`进行蒸馏：2.知识迁移：老师知识—>学生知识二、知识蒸馏实现1.导入各种包2.设置随机种子3.加载MNIST数据集4.定义教师模型
码猿小菜鸡·2022-03-22 07:28

tensorflow基于BERT训练文本分类模型保存为PB（saved model）并部署

模型架构：BERT+softmax模型保存策略：先将模型保存为ckpt形式然后转换为pb形式。
西兰先森·2022-03-22 07:30

基于TensorFlow深度学习框架，运用python搭建LeNet-5卷积神经网络模型和mnist手写数字识别数据集，设计一个手写数字识别软件。

2.构建模型：用神经元构建神经网络，定义神经网络的权重和偏置项来进行前向计算，并使用SoftmaxRegression模型来进行Softmax分类，即可得到每
Life is a joke·2022-03-21 07:38

NameError: name ‘torch‘ is not defined；from torch import nn导入模块错误

#importtorchfromtorchimportnnm=nn.Softmax(dim=1)input=torch.randn(2,3)output=m(input)执行上面的代码时，会报错：NameError
dssgresadfsrgre·2022-03-21 07:17

多分类问题 softmax公式的使用

文章目录一、多分类问题使用sigmod解决的问题二、softmax公式一、多分类问题使用sigmod解决的问题使用sigmod对每一个计算权值如何使用sigmod计算权值？
Mae_strive·2022-03-19 08:50

全卷积网络（FCN）实战：使用FCN实现语义分割

与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入
华为云开发者社区·2022-03-18 11:00

学习笔记：6-16Infrared-Visible Cross-Modal Person Re-Identification with an X Modality

没有3MRG模态各自模态分类softmax-triplet？，CMG跨模态差
AIchiNiurou·2022-03-17 07:03

致初学者的深度学习入门系列（三）—— 深度学习目标检测篇（上）

目标定位在softmax层中不仅仅只输出分类信息，还可以输出目标的外接矩形框的角点和长宽，这样就可以转化为一个逻辑回归的问题。
Rosen.·2022-03-17 07:37

【深度学习】Softmax和交叉熵损失是什么？香农信息量、熵、交叉熵又是什么？

这之前了解一下softmaxsoftmaxsoftmax的一些概念，区别于maxmaxmax，softmaxsoftmaxsoftmax的特点就在于他的softsoftsoft，有点像聚类里的软聚类和硬聚类的区别类似
聊北辰同学·2022-03-16 07:57

Python深度学习基础（二）——反向传递概念透彻解析以及Python手动实现

反向传递概念透彻解析以及Python手动实现前言最简单的反向传递乘法层加法层激活函数的反向传递Relu层Sigmoid层带交叉熵误差的SoftMax层前言我们在感知机中采用了梯度下降的方式实现了参数的优化
艾醒·2022-03-16 07:51

Learning without Forgetting 详解（LwF）

和传统的Finetune比起来，LwF使用了teachermodel输出的softensoftmax对新任务中的样本进行约束。
gbyy42299·2022-03-15 07:34

CS224N刷题——Assignment1.1&1.2_Softmax&神经网络基础

Assignment#11.Softmax(a)证明softmax对输入中的常量偏移保持不变，即对于任何输入向量x和任何常量c，式中，x+c意味着将常数c加到x的每个维上。
韩明宇·2022-03-14 07:27

CS224N刷题——Assignment1.3_word2vec

Assignment#13.word2vec(a)假设已有一个与skip-gram模型的中心词c对应的预测词向量，并使用word2vec模型中的softmax函数进行词预测：其中w表示第w个词，是词汇表中所有单词的
韩明宇·2022-03-14 07:27

Raki的nlp-begginer 提问

softmax和logistic的异同点？
爱睡觉的Raki·2022-03-14 07:14

复旦nlp实验室 nlp-beginner 任务一：基于机器学习的文本分类

实现基于logistic/softmaxregression的文本分类参考文本分类《神经网络与深度学习》第2/3章数据集：ClassifythesentimentofsentencesfromtheRottenTomatoesdataset
爱睡觉的Raki·2022-03-14 07:38

Policy-based RL小结(Policy Gradient ； Natural policy gradient ；TRPO；ACKTR；PPO )

Policy-basedRL前言1.预备知识1.1策略类型1.2策略优化的目标函数1.2.1可结束的环境的目标函数1.2.3连续动作环境的目标函数1.2.4实际的目标函数的定义1.3策略的核函数1.4策略的类型1.4.1SoftmaxPolicy1.4.2
菜且凶残_2017·2022-03-12 07:41

经典目标检测算法：RCNN、Fast RCNN、 Faster RCNN 基本思想和网络结构介绍

2.2RCNN算法流程2.3RCNN流程图2.4RCNN框架2.5RCNN的缺点三、FastRCNN3.1FastRCNN简介3.2FastRCNN算法流程3.3FastRCNN流程图3.3.1总体流程3.3.2softmax
ctrl A_ctrl C_ctrl V·2022-03-12 07:51

AlexNet论文解读

AlexNet论文翻译及解读摘要1、网络结构卷积层：5个（其中一些后面跟着最大池化层）全连接层：3个（连接着一个最终是1000路的softmax）2、tips非饱和神经元，使用GPU实现Dropout正则化方法
秋天的风儿·2022-03-10 07:22

计算机机器视觉原理之全连接神经网络1

（宽度设计)四.损失函数SOFTMAX操作交叉熵损失对比多雷支撑向量机损失五.优化算法基于计算图一图像表示直接利用原始像素作为特征，展开为列向量。
小米渣1·2022-03-05 10:55

计算机视觉与深度学习第四章：全连接神经网络

第四章全连接神经网络计算机视觉与深度学习本节重点一、分类模型1.多层感知器全连接神经网络权值全连接神经网络与线性分类器区分全连接神经网络绘制及命名2.激活函数网络结构设计激活函数缺陷激活函数选择二、损失函数1.SOFTMAX
113之落·2022-03-05 10:47

计算机视觉与深度学习-全连接神经网络

先贴一下课程官网：CV-XUEBA篇3地址：计算机视觉与深度学习-线性分类器目录全连接神经网络1、线性分类器的权值2、全连接神经网络与线性不可分3、全连接神经网络绘制与命名4、激活函数5、神经网络结构设计6、SOFTMAX7
NanKom·2022-03-04 07:00

【论文阅读】Facial Expression Recognition in the Wild via Deep Attentive Center Loss

下面的分支进行如下处理：poolinglayer处理后得到，是一个一维的特征向量，再将经过一个全连接层计算后得到表情的概率分布，最后计算分类softmaxloss，也就是。
柠檬不喝橙汁·2022-03-04 07:48

人工智能面试总结-激活函数

Softmax求导推导一下？说说Softmax溢出怎么处理？说说激活函数有哪些性质？说说如何选择激活函数？说说ReLU函数的特点？说说什么时候用
啥都生·2022-03-03 07:19

论文 | A Neural Probabilistic Language Model

ANeuralProbabilisticLanguageModel1.TopView2.Background3.NNLM(NeuralNetworkLanguageModel)1.输入层2.映射层3.隐藏层(tanhtanhtanh层)4.输出层(softmaxsoftmaxsoftmax
Caffiny·2022-03-03 07:38

李沐《动手学深度学习》课程笔记：09 Softmax回归

目录09Softmax回归1.Softmax回归2.损失函数3.图片分类数据集4.Softmax回归的从零开始实现5.Softmax回归的简洁实现09Softmax回归1.Softmax回归2.损失函数
feiwen110·2022-03-02 07:23

深度学习入门-误差反向传播法（人工神经网络实现mnist数据集识别）

文章目录误差反向传播法5.1链式法则与计算图5.2计算图代码实践5.3激活函数层的实现5.4简单矩阵求导5.5Affine层的实现5.6softmax-with-loss层计算图推导5.7softmax-with-loss
泥签·2022-03-02 07:46

《动手学深度学习》task4_2 注意力机制和Seq2seq模型

系统学习《动手学深度学习》点击这里：《动手学深度学习》task1_1线性回归《动手学深度学习》task1_2Softmax与分类模型《动手学深度学习》task1_3多层感知机《动手学深度学习》task2
shiinerise·2022-03-02 07:32

transformer学习总结

将得到的所有α做softmax处理，得到āsoftmax分数决定了每个单词对编码当下位置x1的贡献将ā与v相乘再相加，得到输出b用同样的方法得到得到所有的输出b所有的
lulu_陌上尘·2022-03-01 07:55

神经网络之动手实现反向传播（BP）算法

这里并没有采用Softmax函数将网络输出概率值之和进行约束，而是
jsfantasy·2022-03-01 07:18

《动手学深度学习》task5_2 LeNet

系统学习《动手学深度学习》点击这里：《动手学深度学习》task1_1线性回归《动手学深度学习》task1_2Softmax与分类模型《动手学深度学习》task1_3多层感知机《动手学深度学习》task2
shiinerise·2022-03-01 07:05

《动手学深度学习》task5_1 卷积神经网络基础

系统学习《动手学深度学习》点击这里：《动手学深度学习》task1_1线性回归《动手学深度学习》task1_2Softmax与分类模型《动手学深度学习》task1_3多层感知机《动手学深度学习》task2
shiinerise·2022-03-01 07:04

神经网络隐藏层激活函数和输出层softmax/hardmax函数理解

1：激活函数-激活函数是神经网络中对输入数据转换的方法，通过激活函数后将输入值转化为其他信息；在神经网络的隐藏层中，激活函数负责将进入神经元的信息汇总转换为新的输出信号，传递给下一个神经元；如果不使用激活函数，每个输入节点的输入都是一样的，成为了原始的感知机，没有信号的转换，使得网络的逼近能力有限，无法充分发挥网络的强大学习能力；常见的激活函数：(sigmoid、tanh、Relu)1：Sigmo
杨舒成(清霖)·2022-02-28 07:35

RNN softmax函数 交叉熵损失公式的反向传播

RNN网络中，如果某一步骤有输出值，可采用交叉熵定义其损失函数，下面推导了单步传播时，由y_hat（输出值），y（标签）反向传播时的误差传播公式。按照大叔惯例，依然手动，欢迎交流求得了RNN步传播误差后，就可以进行单步反向传播的推导了。
大叔变码农·2022-02-28 07:01

softmax函数及交叉熵损失函数求导

1.softmax函数使用softmax函数主要是为了解决多分类问题，在一个分类神经网络中，该函数能够将多个神经元的输出转换到（0,1）之间，可以当概率来理解，这样就可以取其中最大值当做被分到哪一类。
zzllg·2022-02-28 07:26
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