SoftMax 第55页

python深度学习TensorFlow神经网络模型的保存和读取

目录之前的笔记里实现了softmax回归分类、简单的含有一个隐层的神经网络、卷积神经网络等等，但是这些代码在训练完成之后就直接退出了，并没有将训练得到的模型保存下来方便下次直接使用。

·2021-11-04 10:21

《动手学深度学习》图像分类数据集（Fashion-MNIST）

图像分类数据集（Fashion-MNIST）图像分类数据集（Fashion-MNIST）获取数据集读取小批量小结参考文献数据集下载图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集

ZSYL·2021-11-03 21:50

TensorFlow神经网络创建多层感知机MNIST数据集

前面使用TensorFlow实现一个完整的SoftmaxRegression，并在MNIST数据及上取得了约92%的正确率。

·2021-11-03 19:34

TensorFlow教程Softmax逻辑回归识别手写数字MNIST数据集

基于MNIST数据集的逻辑回归模型做十分类任务没有隐含层的SoftmaxRegression只能直接从图像的像素点推断是哪个数字，而没有特征抽象的过程。

·2021-11-03 19:31

《深度学习实战》第2章机器学习快速入门

参考书籍《深度学习实战》杨云、杜飞著softmax实现练习在本章练习中我们将逐步完成：1.熟悉使用CIFAR-10数据集2.编码softmax_loss_naive函数使用显式循环计算损失函数以及梯度3

醉一心·2021-10-24 18:44

【深度学习基础】——基本概念和术语整理

（deepneuralnetworks，DNN）4.激活函数（activationfunction）4.1sigmoid4.2tanh激活函数4.3Relu激活函数4.4LeakRelu激活函数4.5Softmax

非晚非晚·2021-10-24 15:07

【PyTorch基础教程15】循环神经网络RNN（学不会来打我啊）

学习总结（1）RNN的激活函数一般用tanh（范围在-1到1之间），之前多分类问题的最后一层用的torch.nn.CrossEntropyLoss（注意已经包括softmax了），而前面的层使用relu

山顶夕景·2021-10-23 20:00

python3 seq2seq_model.py 对应代码解读抽取式提取+生成式提取摘要代码解读------摘要代码解读5------第一章

未定义变量的出现精简词表操作layers.py中的MultiHeadAttention网络层layers.pyMultiHeadAttention类别中的pay_attention_to函数的调用新的损失函数：稀疏Softmax

唐僧爱吃唐僧肉·2021-10-23 15:01

【PyTorch基础教程12】图像多分类问题（学不会来打我啊）

学习总结（1）本次图像多分类中的最后一层网络不需要加激活，因为在最后的Torch.nn.CrossEntropyLoss已经包括了激活函数softmax。

山顶夕景·2021-10-19 11:29

《Python 深度学习》刷书笔记 Chapter 8 Part-1 生成式深度学习

文章目录生成式深度学习8-1对于不同的softmax温度，对概率进行重新加权实现字符级的LSTM文本生成8-2下载并解析初始文本文件8-3将字符序列向量化8-4用于预测下一个字符的单层LSTM模型8-5

FeverTwice·2021-10-17 15:06

机器学习——Tensorflow、神经网络-7

与深度学习神经网络神经网络基础感知机感知机与逻辑回归的联系与区别演示：神经网络的发展杰弗里·埃弗里斯特·辛顿神经网络的特点神经网络的组成浅层人工神经网络模型Mnist数据集神经网络分析one-hot编码分析one-hotAPI介绍获取数据SoftMax

lidashent·2021-10-12 16:10

深度学习--TensorFlow（项目）Keras手写数字识别

目录效果展示基础理论1、softmax激活函数2、神经网络3、隐藏层及神经元最佳数量一、数据准备1、载入数据集2、数据处理2-1、归一化2-2、独热编码二、神经网络拟合1、搭建神经网络2、设置优化器、损失函数

_睿智_·2021-10-11 21:55

pytorch机器学习softmax回归的简洁实现

目录初始化模型参数重新审视softmax的实现优化算法通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现分类模型。让我们继续使用Fashion-MNIST数据集，并保持批量大小为256。

·2021-10-11 19:08

Python机器学习多层感知机原理解析

首先，回想下之前下图中所示的softmax回归的模型结构。该模型通过单个仿射变换将我们的输入直接映射到输出，然后进行softmax操作。

·2021-10-11 19:07

pytorch神经网络从零开始实现多层感知机

为了与我们之前使用softmax回归获得的结果进行比较，我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集。

·2021-10-11 19:35

Python深度学习pytorch神经网络多层感知机简洁实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l模型与softmax回归的简洁实现相比，唯一的区别是我们添加了2个全连接层。

·2021-10-11 19:34

文本分类算法TextCNN原理详解

textCNN的流程：先将文本分词做embeeding得到词向量,将词向量经过一层卷积,一层max-pooling,最后将输出外接softmax来做n分类。

py机器学习深度学习·2021-10-09 21:05

pyTorch深度学习多层感知机的实现

目录激活函数多层感知机的PyTorch实现激活函数前两节实现的传送门pyTorch深度学习softmax实现解析pyTorch深入学习梯度和LinearRegression实现析前两节实现的linearmodel

·2021-10-09 17:45

pytorch积少成多

torch.nn.Softmax(-1)X=torch.randn(3,2)Y=nn.Softmax(dim=-1)(X)print(X)print('---')print(Y)tensor([[1.6717,0.1819

RunningQzh·2021-10-06 21:14

深度学习基础--SOFTMAX回归（单层神经网络）

深度学习基础–SOFTMAX回归（单层神经网络）最近在阅读一本书籍–Dive-into-DL-Pytorch（动手学深度学习），链接：https://github.com/newmonkey/Dive-into-DL-PyTorch

小小城序员·2021-10-05 22:13

pyTorch深度学习softmax实现解析

目录用PyTorch实现linear模型模拟数据集定义模型加载数据集optimizer模型训练softmax回归模型Fashion-MNISTcross_entropy模型的实现利用PyTorch简易实现

·2021-10-03 21:31

深度学习中常用的部分损失函数及其数学公式

.diceloss2.Focalloss目标检测损失函数1.IOUloss2.GIOUloss3.DIOUloss4.CIOUloss分类损失函数1.交叉熵损失函数交叉熵损失函数常用于分类的任务中，与softmax

零度不知寒·2021-09-27 19:19

手搓线性回归

多分类的问题的话需要训练多组参数W和b，用softmax进行分类，其结构就类似没有隐藏层只有输出层的神经网络。这里就懒得弄了。鸢尾花数据集链接如下：链

湖工商梁朝伟·2021-09-25 11:41

深度学习1——MNIST 简单的手写数字识别

深度学习1——MNIST简单的手写数字识别问题提出数据集读取数据使用方法卷积层、dropout层、线形层、pooling层、softmax层（分类器）训练模型测试模型实验结果源代码问题提出简单的手写数字识别本文选用

Harry-Wang·2021-09-24 10:35

第五天综述笔记2 10大类基于深度学习的segmentation model

传统cnn缺点：存储开销大，效率低下，像素块的大小限制了感受区域的大小FCN改变了什么：经典的cnn在卷积层之后时使用了全连接层得到固定长度的整个输入图像的概率向量，适合用于图像的分类和回归任务，经过softmax

kim_ed33·2021-09-15 11:54

刘二大人《PyTorch深度学习实践》

刘二大人《PyTorch深度学习实践》笔记线性模型梯度下降反向传播用pytorch实现线性回归零碎Dataset和Dataloader多维输出简单卷积神经网络一个epochSoftmax分类器卷积InceptionResNetRNN

小麋鹿加油·2021-09-12 20:54

Pytorch中torch.nn.Softmax的dim参数用法说明

Pytorch中torch.nn.Softmax的dim参数使用含义涉及到多维tensor时，对softmax的参数dim总是很迷，下面用一个例子说明importtorch.nnasnnm=nn.Softmax

·2021-08-23 18:07

目标检测学习笔记5——Yolo3 YOLOv3: An Incremental Improvement

调整了网络结构;利用多尺度特征进行对象检测;对象分类用Logistic取代Softmax;2.网络结构——Darknet-53该网络用于图像提取特征，有53个卷积层，借鉴了残差网络（ResidualNetwork

Shadownow·2021-08-11 10:33

【深度学习】卷积神经网络（CNN）详解

章节Filter池化Demo冷知识参考CNN一共分为输入，卷积，池化，拉直，softmax，输出卷积由互关运算（用Filter完成）和激活函数FilterCNN常用于图像识别，在深度学习中我们不可能直接将图片输入进去

风度78·2021-08-10 11:00

多标签分类中的损失函数与评价指标

2方法一将原始输出层的softmax操作替换为simoid操作，然后通过计算输出层与标签之间的

·2021-07-27 19:17

Pytorch深度学习实践第九讲多分类问题

使用SoftMax分类器进行多分类问题（其输入不需要Relu激活，而是直接连接线性层），经过SoftMax分类器后满足：1.大于等于0，2.所有类别概率和为1.Softmax函数：使用Numpy计算交叉熵损失的过程

啥都不会的研究生←_←·2021-07-22 14:40

动手学深度学习（九+）——softmax分类Fashion-MNIST数据集

文章目录一、Fashion-MNIST数据集1.1认识数据集1.2小批量读取数据二、softmax回归从零开始实现2.1初始化模型参数2.2定义softmax函数及网络模型2.3定义交叉熵损失函数2.4

留小星·2021-07-18 14:18

caffe训练报错集锦

Caffe训练时loss等于87.33或者NAN问题描述：训练过程中突然loss一直等于87.33原因：计算过程出现float溢出等异常，出现了inf,nan等异常数值导致softmax输出为零。

hello_quokka·2021-06-27 10:06

生成对抗样本和训练经验

浅层softmax多回归最为脆弱。训练对抗样本并不实

吟巧·2021-06-26 09:14

线性回归-softmax-多层感知机

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:price=warea⋅area+wage⋅age+b数据集我们通常收集一系列的真实数据，例如多

寇元宝·2021-06-22 04:44

花书四数值计算

当接近零的数被四舍五入为零时发生下溢例子：softmax函数softMax函数softmax函数在深度学习中经常用到，必须对上溢

link_start·2021-06-21 02:19

Tensorflow神经网络之多层感知机

softmax（同前面的logistic回归）损失函数：交叉熵Tensorflow实现多层感知机from__future__importprint_funct

AI异构·2021-06-20 16:09

Tensorflow深度学习的日常——day-4

分类学习基于TensorFlow，实现softmaxRegression手写体分类首先先上完整的代码,过后再具体的解析：代码softmaxRegression可以算作没有隐含层的最浅的神经网络，实现的过程主要分为四个阶段

唐伟耀·2021-06-15 09:55

numpy手写两层神经网络

使用中间隐藏层使用sigmoid激活函数，输出层使用softmax。

yugoohot·2021-06-14 17:34

机器学习面试题

既可以用于分类问题，也可以用于回归问题，并且可以通过核函数快速的计算，常见的损失函数常见的损失误差有五种：铰链损失（HingeLoss）：主要用于支持向量机（SVM）中；互熵损失（CrossEntropyLoss，SoftmaxLoss

李涛AT北京·2021-06-11 13:47

Word2Vec原理(二)-Negative Sampling与工具包参数

上文提到了word2vec的核心原理,本质上是对bengio的NNLM模型进行的改进,介绍了cbow与skipgram以及HierarchicalSoftmax这一实现细节.此处将继续介绍另一个重要的细节

MashoO·2021-06-10 03:17

【AlexeyAB DarkNet框架解析】九，YOLOV3损失函数代码详解(yolo_layer.c)

YOLOV3的损失函数在YOLOV2的基础上，用多个独立的逻辑回归损失代替了YOLOV2里面的softmax损失，然后去掉了对Anchor在前12800次训练轮次中的回归损失，也即是YOLOV2损失函数的第二项

GiantPandaCV·2021-06-09 14:20

sigmod、softmax

2、softmax是二分类任务的推广，用于解决多分类问题，输出值是一组小数，有几类就有几个小数，相加为1。原文链接：https://

大学生产品笔记·2021-06-09 12:44

word2vect中的negative-sample

xinrong博士的paper：https://arxiv.org/abs/1411.2738wGJ6eEezsWj，讲得很详细了，但是看到negativesample的时候忽然发现计算条件概率的方法从softmax

NatsuYori·2021-06-09 06:53

python 数据分析结果概率化处理

shrehold)，当Sigmoid函数输出值大于阀值，则认为“是”这一类别；否则认为“不是”这一类别sigmoid公式Sigmoid曲线defsigmoid(s):return1/(1+np.exp(-s))Softmax

Cedric_h·2021-06-08 10:01

应对长尾分布的目标检测 -- Balanced Group Softmax

应对长尾分布的目标检测--BalancedGroupSoftmax这次给大家介绍一篇CVPR2020的文章，题为“OvercomingClassifierImbalanceforLong-tailObjectDetectionwithBalancedGroupSoftmax

Mezereon·2021-06-08 10:37

数据驱动方法

作业KNNSVM,SoftmaxTwo-layerneuralnetworkImagefeatures图像分类中的问题姿势、遮挡、背景、群猫计算边缘数据驱动训练集测试集最小临近算法KNNKNN训练很快，

彩虹9025·2021-06-07 23:17

挖坑

做NLP也有一年半了,也占据了我工作近两年主要的工作内容,挖个坑回顾一下主要的算法相关内容把.机器学习算法word2vec原理:cbow与skipgram,HierarchicalSoftmax,Negativesampling

MashoO·2021-06-07 00:11

打卡第七天-线性分类器损失函数与最优化（下）

Softmaxvs.SVMsoftmaxvs.svm10是正确的分类所得分数问题：假设我选择一个数据点，并稍微抖动了一下(稍微改变了它的分数)。在这两种情况下，损失发生了什么？

奥润橘·2021-06-06 18:29

Pytorch框架学习（10）——损失函数

LossFunction）：代价函数（CostFunction）：目标函数（ObjectiveFunction）：在这里插入图片描述2.交叉熵损失函数1.nn.CrossEntropyLoss功能：nn.LogSoftmax

aidanmomo·2021-06-06 03:54

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