SoftMax

TensorFlow－1: 如何识别数字

主要步骤：获得数据：fromYannLeCun'swebsite建立模型：softmax定义tensor，variable：X，W，b定义损失函数，优化器：cross－entropy，gradientdescent
不会停的蜗牛·2021-05-13 18:24

深度学习pytorch--多层感知机(一)

多层感知机隐藏层激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数多层感知机小结我们已经介绍了包括线性回归和softmax回归在内的单层神经网络。然而深度学习主要关注多层模型。
赤坂·龙之介·2021-05-12 16:41

关于Softmax的一些想法

考虑softmax=e^{x_k}/\sume^{x_i}���.如果令y=e^x的话,则是一个较为一般的形式:softmax=y/\sumy_i.更一般的,假设y>0的话,则其实是一个类似percentage
zizon·2021-05-11 08:11

Tensorflow.softmax和CNN实现MNIST手写数字识别

参考内容：tensorflow中文社区tensorflow官网教程写在MNIST前先浏览新手入门介绍和基本用法GettingStartedWithTensorFlow1.查看tensorflow安装版本和路径在python中importtensorflowastf，通过tf.__version__和tf.__path__可以查看安装版本和路径如下：查看tensorflow安装版本和路径2.三维数据
小异_Summer·2021-05-10 22:56

Attention Is All You Need简记(多头注意力、自注意力、层归一化、位置嵌入)

源）中的构成元素想象成是由一系列的数据对构成，此时给定Target（目标）中的某个元素Query（查询），通过计算Query和各个Key的相似性或者相关性，得到每个Key对应Value的权重系数，通过softmax
madeirak·2021-05-06 20:29

二.交叉熵损失函数（Softmax损失函数）

关于交叉熵在loss函数中使用的理解https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834神经网络基本构架交叉熵损失函数交叉熵损失函数一般用于分类任务：softmax
愿风去了·2021-05-06 02:38

论文（三）YOLOv3详解

，还是非常赞的：参考：https://www.zhihu.com/question/2699095351、类别预测方面主要是将原来的单标签分类改进为多标签分类，因此网络结构上就将原来用于单标签多分类的softmax
weixin_40227656·2021-05-05 21:25

如何降低曲奇成本的调研 Negative sampling

关键字配对挑选曲奇Negativesampling低效inefficient大概估计被偷数量approximateloss样品n_sampled重量softmax_
狐皮克·2021-05-04 10:19

交叉熵损失函数

因此多分类最后一层用softmax得到每个类别的预测值。激活函数softmax：因此损失函数这里的或。举例说明，假设任务是3分类问题，
张虾米试错·2021-05-03 09:28

TensorFlow入门（二）mnist与softmax

MNISTForMLBeginners这个教程是给机器学习和TensorFlow的新手准备的，如果你已经知道MNIST是什么，softmax(多项式回归)是什么，可以跳过。
迅速傅里叶变换·2021-05-01 22:43

pytorch多分类问题

多分类问题softmax分类器对于多分类，假如我们对每个输出层的神经元用sigmoid输出，并用交叉熵损失进行训练，那么可能会产生一个模糊的结果，比如对于某一输入，第一类的输出概率为0.8，第二类的输出概率为
喜欢历史的工科生·2021-04-29 16:37

狐皮克 作业8

比如下面这样：tf.nn.softmax（）其中tf,nn很难记，虽然知道是tensorflow,neuralnetwork的缩写，softmax就更是完全记不住，就算用图片记忆
狐皮克·2021-04-29 06:39

数字图像处理课程设计---基于CNN(卷积神经网络)的医学影像识别

.实验步骤4.1初始设置4.2数据预处理4.3构建模型4.3.1卷积层4.3.2激活函数层4.3.3池化层4.3.4Dropout层4.3.5Flatten层4.3.6全连接层（Dense）4.3.7Softmax4.3.8
小天才才·2021-04-28 21:39

深度学习 | 训练网络trick——label smoothing

####1.背景介绍：在多分类训练任务中，输入图片经过神级网络的计算，会得到当前输入图片对应于各个类别的置信度分数，这些分数会被softmax进行归一化处理，最终得到当前输入图片属于每个类别的概率。
yuanCruise·2021-04-28 13:03

让人头大的激活函数：输出层的激活函数softmax

前言我认为不管是在机器学习里还是深度学习，激活函数的含义不重要，但是这个模型为什么选择这个激活函数很重要。所以这篇博客我来大概介绍一下那个模型选择那个激活函数。正文机器学习中主要可以分为分类问题和回归问题。分类问题是数据属于哪一个类别的问题，比如区分图像中的人是男是女。回归问题是根据某个输入预测一个(连续的)数值问题，比如根据图像预测这个人的体重。输出层的激活函数，要根据求解的问题的性质而定。一般
大呼啦·2021-04-27 20:06

【深度学习】softmax 函数求导

def_bwd(self,dLdy,X):dX=[]fordy,xinzip(dLdy,X):dxi=[]fordyi,xiinzip(*np.atleast_2d(dy,x)):#用xi计算yi.#梯度：当i=j:yj-yjyj，当i\=j:-yjyj#dyi,xi都是矩阵，1n_out,1n_in.yi=self._fwd(xi.reshape(1,-1)).reshape(-1,1)#列向量
梅津太郎·2021-04-22 19:43

25.深度学习之自然语言处理textCNN与Seq2Seq-1

25.1TextCNN流程WordEmbedding比如：“今天天气很好,出来玩”Convolution卷积CPooling池化CMaxpooling使用softmaxk分类25.1.1TextCNN完整流程
大勇若怯任卷舒·2021-04-22 12:14

MNIST For ML Beginners

ThistutorialisintendedforreaderswhoarenewtobothmachinelearningandTensorFlow.IfyoualreadyknowwhatMNISTis,andwhatsoftmax
semanticyong·2021-04-21 21:22

loss出现Nan的解决办法（梯度爆炸）

1、加入gradientclipping：例如用的是交叉熵cross_entropy=-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))的话，最后softmax层输出y_conv的取值范围在
zhenggeaza·2021-04-21 19:12

《深度学习之PyTorch物体检测实战》读书笔记（三）网络骨架Backbone

经典的BackboneVGG：VGG的网络结构图VGG的特点是采用五组卷积核三组全连接，最后使用Softmax做分类。每次经过池化层后特征图的尺寸缩小一倍，而通道数增加一倍（除最后一个池化层）。
pzb19841116·2021-04-21 18:38

24.深度学习之自然语言处理-fastText & GloVe

24.1fasttextfasttext是一个用于高效学习单词表示和句子分类的库fasttext原理Fasttext的3个特点：神经网络模型架构，分层SoftMax和N-gram子词特征fastText
大勇若怯任卷舒·2021-04-21 10:30

23.深度学习之自然语言处理-近似训练

23.1近似训练由于softmax运算考虑了背景词可能是词典V中的任一词，以上损失包含了词典大小数目的项的累加。
大勇任卷舒·2021-04-21 10:19

23.深度学习之自然语言处理-近似训练

23.1近似训练由于softmax运算考虑了背景词可能是词典V中的任一词，以上损失包含了词典大小数目的项的累加。
大勇若怯任卷舒·2021-04-20 16:41

Seq2Seq聊天机器人项目

我们这边用的损失函数叫sampled_softmax_loss，这个实际上就是我们的采样损失。做softmax的时候，我们是从这个
潇萧之炎·2021-04-20 08:32

DeepLearning学习笔记2_deep learning tutorial

TipsfortrainingDNN1.选择合适的损失函数chooseproperloss当选择softmax作为输出层时，选择交叉熵为损失函数。
吹洞箫饮酒杏花下·2021-04-19 00:45

中文文本分类对比（经典方法和CNN）

文本分类积累了大量的技术实现方法，如果将是否使用深度学习技术作为标准来衡量，实现方法大致可以分成两类：基于传统机器学习的文本分类基于深度学习的文本分类facebook之前开源的fastText属于简化版的第二类，词向量取平均直接进softmax
bupt_周小瑜·2021-04-14 09:51

10.1 意境级讲解关系抽取

3.3根据是否同时进行实体抽取和关系分类子过程进行分类3.3.1Pipeline方法有哪些缺点3.3.2联合学习方法有哪些缺点3.3.2.1参数共享方法与联合解码方法3.4按解码方式进行分类3.4.1softmax
炫云云·2021-04-10 19:17

算法岗实习面试经历（机器学习/强化学习岗实习生）

(3)softmax是怎么做分类的？(4)介绍一下ROC曲线，介绍一下AUC。为什么AUC越大代表模型越优？(5)常见的损失函数有哪
条件反射104·2021-04-02 22:10

机器学习专项练习题

（正确）解答：当深度学习网络的最后一层是一个softmax分类器时，我们可以把网络的前面部分看成是一种表示学习（RepresentationLearning）的计算单元。
Kay_Xiaohe_He·2021-04-01 15:52

Softmax求导

在神经网络中，我们经常可以看到以下公式，用于计算结点的激活值：直接甩出Softmax的公式：n表示类别数，z表示输出向量，zj表示向量z的第j个值。
番茄土豆牛肉煲·2021-03-15 00:03

一位外国小哥把整个 CNN 都给可视化了，卷积、池化清清楚楚！网友：美得不真实...

可是，卷积、池化、Softmax……究竟长啥样，是怎样相互连接在一起的？对着代码凭空想象，多少让人有点头皮微凉。于是，有人干脆用Unity给它完整3D可视化了出来。
·2021-03-13 20:15

一位外国小哥把整个 CNN 都给可视化了，卷积、池化清清楚楚！网友：美得不真实...

可是，卷积、池化、Softmax……究竟长啥样，是怎样相互连接在一起的？对着代码凭空想象，多少让人有点头皮微凉。于是，有人干脆用Unity给它完整3D可视化了出来。
·2021-03-10 21:58

自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包)：fastText【作用：基于深度学习的文本分类、word2vec训练词向量、词向量模型迁移（直接拿别人已经训练好的词向量模型来使用）】

在保持较高精度的情况下,快速的进行训练和预测是fasttext的最大优势.fasttext优势的原因:fasttext工具包中内含的fasttext模型具有十分简单的网络结构.使用fasttext模型训练词向量时使用层次softmax
ninjawei·2021-02-28 22:53

Python学习-softmax+crossEntropyLoss

目录简介公式使用代码参考简介公式softmax函数Softmax(x)也是一个non-linearity,但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作.这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概率分布.其定义如下
静静和大白·2021-02-16 17:02

用tensorflow实现手写数字识别

2、上代码#实现手写数字识别，softmax分类（简单版本）YanLeCun'swebsite#六万个样本，一万个测试样本importtensorflow.compat.v1astftf.compat.v1
explore翔·2021-02-11 21:18

动手学深度学习 图像分类数据集(三) softmax回归的简洁实现

动手学深度学习图像分类数据集(三)softmax回归的简洁实现动手学深度学习图像分类数据系列:动手学深度学习图像分类数据集(一)Fashion-MNIST的获取与查看动手学深度学习图像分类数据集(二)softmax
Joker-Tong·2021-02-11 17:21

动手学深度学习 图像分类数据集(二) softmax回归的从零开始实现

动手学深度学习图像分类数据集(二)softmax回归的从零开始实现动手学深度学习图像分类数据系列:动手学深度学习图像分类数据集(一)Fashion-MNIST的获取与查看动手学深度学习图像分类数据集(二
Joker-Tong·2021-02-11 17:10

动手学深度学习 图像分类数据集(一) Fashion-MNIST的获取与查看

动手学深度学习图像分类数据集(一)Fashion-MNIST的获取与查看动手学深度学习图像分类数据系列:动手学深度学习图像分类数据集(一)Fashion-MNIST的获取与查看动手学深度学习图像分类数据集(二)softmax
Joker-Tong·2021-02-11 17:03

cpp简单实现一下RNN神经网络

的结构用之前的输出和当前的输入作为新的输入输入带神经网络tanh(x)=ex−e−xex+e−xtanh(x)=\frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}}tanh(x)=ex+e−xex−e−xSoftmax
开心苏苏·2021-02-10 13:21

单层神经网络

单层神经网络有线性回归和softmax回归。线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。而与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。
电光小子~·2021-02-10 12:19

NLP笔记之word2vec算法（3）--Negative Sampling原理+数学推导

NegativeSampling的数学推导3基于NegativeSampling的CBOW模型4基于NegativeSampling的Skip-gram模型前一篇文章中，我们介绍了基于HierarchicalSoftmax
不要再抓我了·2021-02-10 10:25

计算机视觉 自动驾驶目标检测 YOLO算法及优化策略

具体的过程就是一张图片输入到网络中会输出一个特征向量，将这个特征向量输入到softmax单元去预测图片的类型。
phil__naiping·2021-02-09 19:44

NLP笔记之word2vec算法（2）--Hierarchical Softmax原理+数学推导

目录1基于HierarchicalSoftmax的模型2基于HierarchicalSoftmax的数学推导3基于HierarchicalSoftmax的CBOW模型4基于HierarchicalSoftmax
不要再抓我了·2021-02-09 11:15

如何实现一个高效的Softmax CUDA kernel？——OneFlow 性能优化分享

Softmax操作是深度学习模型中最常用的操作之一。
·2021-02-07 19:11

corssEntropy(softmax(\theta | X, I(y))) 梯度推导[2021-02-05]

交叉熵合并softmax函数：是一个的矩阵，其中是特征的数量，是分类的数量。假设为的列向量。运算和numpy的广播机制一致。函数会建立一个长度为的全零向量，并将第个索引位置的元素置一。
东东是个鬼·2021-02-07 12:24

python--基于三层神经网络实现手写数字分类

基于三层神经网络实现手写数字分类源码及数据集背景知识神经网络的组成全连接层激活函数层Softmax激活层神经网络训练精度评估实验内容源码及数据集https://download.csdn.net/download
玮雨君·2021-02-03 22:11

目标检测常用算法原理+实践精讲---学习笔记以及人脸检测相关问题总结

2.5YOLOv3不使用Softmax对每个框进行分类的原因？2.6YOLOv3的架构2.7YOLOv4的架构B
cc13186851239·2021-02-03 19:44

人脸识别中的损失函数ArcFace及其实现过程代码(pytorch)--理解softmax损失函数及Arcface

ArcFace其实就是从softmaxlos
菊头蝙蝠·2021-01-31 01:44

【动手学深度学习】---0x03：softmax回归

【动手学深度学习】—0x03：softmax回归基础知识softmax回归是一个单层神经网络，输出个数等于分类问题中的类别个数。交叉熵损失函数适合衡量两个概率分布的差异。
和BUG做朋友的ZORO·2021-01-28 17:17

word2vec原理及其Hierarchical Softmax优化

1.1词嵌入（wordembedding）介绍1.2word2vec概述二、CBOW模型2.1Context滑动窗口2.2模型结构三、HierarchicalSoftmax优化3.1从输入输出的降维到哈夫曼编码
编程密码·2021-01-25 19:21
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