SoftMax

算法工程狮四、数学基础 数值计算及其他

比较著名的一个例子就是softmax和交叉熵损失函数。交叉熵损失函数在反向传播时涉及$\frac{1}{y}
ManSsssuper·2020-10-10 12:26

逻辑回归-mnist和softmax的应用

这里有一个例子演示使用softmax算法对mnist数据集做逻辑回归训练。代码在这里这里的例子与temsorflowtutorials下的例子有较大差异。
YuanLulu·2020-10-10 11:12

算法工程狮四、数学基础 数值计算及其他

比较著名的一个例子就是softmax和交叉熵损失函数。交叉熵损失函数在反向传播时涉及$\frac{1}{y}
ManSsssuper·2020-10-10 11:55

神经网络的前世今生

FromLogisticregressiontoNeuralnetword提纲：传统的机器学习来做分类问题Logistic/Softmaxregression上述算法的决策边界用什么损失函数神经网络的本质剖析从
Stack_empty·2020-10-10 05:18

RNN及其变种LSTM/GRU/SRU

ht−1+W(hx)x[t])(5)h_t=\sigma(W^{(hh)}h_{t-1}+W^{(hx)}x_{[t]})\tag{5}ht=σ(W(hh)ht−1+W(hx)x[t])(5)y^t=softmax
立刻有·2020-10-09 18:30

【技术博客】通过量化知识来解释知识蒸馏

Hinton在2015年发表的论文中提出了‘softmaxtemperature’的概念，对softmax函数做了改进：当
Momodel·2020-10-09 13:34

softmax 输出层数学原理推导

作为神经网络算法的第一篇文章，我决定用softmax输出层作为开篇之作。这篇文章我觉得不错这篇非常专业如上图所示是个粗略的神经网络模型，其实就是简单的全连接神经网络。
尹某某·2020-10-09 13:51

【神经网络基础】1.神经网络与多层感知机（笔记）

2.4感知机致命缺点3.多层感知机3.1多层感知机的前向传播3.2多层感知机的激活函数4.激活函数5.反向传播5.1计算图5.2梯度下降法5.3学习率6.损失函数6.1两种常见的损失函数6.2交叉熵6.3Softmax
尊新必威·2020-10-06 21:21

目标检测--YOLO v3论文阅读笔记

文章目录前文阅读一、前言1.1改进1.1.1新的网络结构1.1.2真正的多尺度1.1.3更新分类方式网络结构分析1、BoundingBox的预测（与YOLOv2一致）2、分类预测---独立的Logistics回归代替Softmax3
Jankin_Tian·2020-09-24 10:52

神经网络04

梯度下降法抽取一个公共函数模块：common_functions.pyimportnumpyasnpdefsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))defsoftmax(a):c
平头哥2·2020-09-21 11:14

(CVPR 2019)Domain-Symmetric Networks for Adversarial Domain Adaptation笔记

Domain-SymmetricNetworksforAdversarialDomainAdaptation文章链接网络结构源域和目标域数据同个特征提取器G提取出特征向量，之后通过分类器（全连接层）得到vvv，这里的vvv是指经过全连接层但还没有经过softmaxsoftmaxsoftmax
SkyrimT·2020-09-20 11:32

python 深度学习中的4种激活函数

这篇文章用来整理一下入门深度学习过程中接触到的四种激活函数，下面会从公式、代码以及图像三个方面介绍这几种激活函数，首先来明确一下是哪四种：Sigmoid函数Tahn函数ReLu函数SoftMax函数激活函数的作用下面图像
·2020-09-18 12:58

关于在RCNN和SPPNet中分类器采用SVM而不是softmax的解释。

第一我们分析的理由是cnn是需要固定的尺寸的训练样本，SPPNet是可以将任意大小的图像池化生成固定尺寸的图像形式，同比cnn在相同条件下训练耗时快24-102倍左右。理论上的卷积层是不需要规定的图像尺寸，全链接层需要固定的输入。因此将spatialpyramidpooling放在convlayers层之后，关于图像的crop边缘检测和图像的warp几何变化主要是空间坐标变化和空间坐标赋值采用的是
adamBug391·2020-09-17 14:21

线性回归

文章目录1.线性回归1.1模型训练1.11训练数据1.12损失函数1.13优化算法1.2表示方法2.softmax回归2.1回归模型2.2小批量样本分类的矢量计算表达式2.3交叉熵损失函数3.多层感知机
weixin_45138230·2020-09-17 14:02

SVM与SoftMax分类器

出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49999299声明：版权所有，转载请注明出处，谢谢。转给自己1.线性分类器在深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题，同时提出了一种简单的解决方法——KNN。然后我们也看到了KNN在解决这个问题的时候，虽然实现起来非常简单，但是有很大的弊端：分类器必须记住全部的训练数据(因为要
我是谁_谁是我·2020-09-17 13:50

SVM和Softmax分类器比较

参考：作者：啊噗不是阿婆主来源：CSDN原文：https://blog.csdn.net/weixin_38278334/article/details/830027481.SVM和Softmax分类器是最常用的两个分类器
麦地与诗人·2020-09-17 11:40

线性SVM与SoftMax分类器

目录(?)[+]作者：寒小阳时间：2015年11月。出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49999299声明：版权所有，转载请注明出处，谢谢。1.线性分类器在深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题，同时提出了一种简单的解决方法——KNN。然后我们也看到了KNN在解决这个问题的时候，虽然实现起来非常简单，但是有很大
wulafly·2020-09-17 10:42

吴恩达【深度学习工程师】学习笔记（八）

主要内容：1、超参数;2、正则化网络;3、Softmax回归;4、程序框架Tensorflow。1、超参数超参数
zchang81·2020-09-17 05:50

Softmax函数详解以及求导过程

这几天学习了一下softmax激活函数，以及它的梯度求导过程，整理一下便于分享和交流！
安替-AnTi·2020-09-17 05:15

一张图说明softmax layer是什么

softmaxlayer的意思就明白了。转载于:https://blog.51cto.com/13923058/2355452
weixin_34407348·2020-09-17 05:44

caffe反向传播计算--softmax

loss_layers.hpp#ifndefCAFFE_LOSS_LAYER_HPP_#defineCAFFE_LOSS_LAYER_HPP_#include#include"caffe/blob.hpp"#include"caffe/layer.hpp"#include"caffe/proto/caffe.pb.h"namespacecaffe{constfloatkLOG_THRESHOLD=
雨后天空sunny·2020-09-17 05:06

tf.nn.softmax参数详解以及作用

tf.nn.softmax参数详解以及作用tf.nn.softmax(logits,axis=None,name=None,dim=None)logits：一个非空的Tensor。
啊！我的小心脏·2020-09-17 05:17

简单理解word embedding和word2vec

wordembedding&word2vecone-hotencodingwordembedding（普及）softmax函数word2vec什么是word2vec模型定义输入与输出CBOW模型CBOW
NevesZhang·2020-09-17 05:36

TensorFlow 2.0深度学习算法实战 第七章 反向传播算法

7.3.1Sigmoid函数导数7.3.2ReLU函数导数7.3.3LeakyReLU函数导数7.3.4Tanh函数梯度7.4损失函数梯度7.4.1均方误差函数梯度7.4.2交叉熵函数梯度7.4.2.1Softmax
安替-AnTi·2020-09-17 04:40

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
JaksionTang·2020-09-17 04:42

softmax中axis参数

从caffe中我们看到softmax有下面这些参数//MessagethatstoresparametersusedbySoftmaxLayer,SoftmaxWithLossLayermessageSoftmaxParameter
侵蚀昨天·2020-09-17 04:36

Word2Vec详解-公式推导以及代码

Word2Vec1.前记2.一些背景知识2.1词向量简单介绍2.2哈弗曼树简单介绍3.基于层次softmax的模型3.1COBW层次softmax3.1.1整体结构3.1.2前向传播和反向传播推导3.2Skip-gram
kejizuiqianfang·2020-09-17 04:57

论文笔记《DeepWalk: Online Learning of Social Representations》

2、问题定义3、学习社交表征3.1随机游走3.2连接：幂定律(powerlaws)3.3语言模型4、方法4.1概览4.2算法：深度游走4.2.1*SkipGram*4.2.2*HierarchicalSoftmax
zuolixiangfisher·2020-09-17 04:06

网络结构搜索之梯度可微

MobileNetV2FBNetShiftNetGumbel-SoftmaxSNASDARTSProxylessNASP-DARTSPC-DARTSDenseNASDARTSDARTS由CMU和DeepMind
图波列夫·2020-09-17 04:25

Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss

然后对每一行使用Softmax，这样可以得到每张图片的概率分布。这里dim的意思是计算Softmax的维度，这
我是天才很好·2020-09-17 04:24

吴恩达Coursera-深度学习deeplearning 提炼笔记--神经网络基础-第一章

Softmax函数1.为什么学softmax函数softmax函数的作用是将输入的数值映射到0-1区间范
魏思亿·2020-09-17 03:22

caffe中五种层的实现与参数配置（4）------softmax层

Softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，待分类的类别数量大于2，且类别之间互斥。
十分耕耘一分收获·2020-09-17 03:18

caffe常用层Convolution，SoftmaxLayer和SoftmaxLossLayer原理解析

写在前面：昨天面试，面试官问各种关于caffe的问题，之前以为自己对caffe很熟，但是竟然一问三不知，深受打击。主要这段时间一直在看C++基础算法部分，都没怎么复习caffe，看来是人老了，脑子跟不上了，趁着双休，好好把caffe过一遍。主要是对常用层原理的一些说明参考caffe的apidocument：http://caffe.berkeleyvision.org/doxygen/annota
bemyself24_1·2020-09-17 03:44

caffe层解读系列-softmax_loss

博文地址：http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51460895LossFunctionsoftmax_loss的计算包含2步：（1）计算softmax
修炼打怪的小乌龟·2020-09-17 03:34

caffe的softmax层原理及代码解析

一、在多分类模型中，常使用softmax分类，它是logistic模型的推广，将输出映射成概率，在（0,1）之间，并能够起到突出最大值的作用。
MingDaYeDe·2020-09-17 03:07

激活函数之softmax介绍及C++实现

必须对上溢和下溢进行数值稳定的一个例子是softmax函数(softmaxfunction).softmax函数经常用
fengbingchun·2020-09-17 03:03

caffe详解之softmax层

softmaxlayersoftmaxlayer:输出似然值layers {  bottom: "cls3_fc"  top: "prob"  name: "prob"  type: "softmax"
AI异构·2020-09-17 03:14

深度学习第一课：极简入门

本场Chat主要内容：何为深度学习；分类问题与回归问题；监督学习与无监督学习；学习及开发流程；最小神经元；激活函数；损失函数；δ学习规则；Softmax；应用场景；如何选择对应的算法。
蔚1·2020-09-17 03:59

训练Inceptionv3遇到的坑

InvalidArgumentError(seeabovefortraceback):Cannotassignadeviceforoperation‘gradients/aux_loss/xentropy_grad/LogSoftmax
haikuc·2020-09-17 01:09

对于softmax和sigmoid的理解

在分类问题中，人们常常会用到sigmoid和softmax这两个激活函数。
少儿西笑·2020-09-17 00:04

[重磅]Deep Forest，非神经网络的深度模型，周志华老师最新之作，三十分钟理解！...

深度学习最大的贡献，个人认为就是表征学习（representationlearning），通过端到端的训练，发现更好的features，而后面用于分类（或其他任务）的输出function，往往也只是普通的softmax
爱不到要偷·2020-09-17 00:10

【机器学习】对数线性模型之Logistic回归、SoftMax回归和最大熵模型

点击上方蓝色字体，关注AI小白入门哟跟着博主的脚步，每天进步一点点本文介绍对数线性分类模型，在线性模型的基础上通过复合函数（sigmoid，softmax，entropy）将其映射到概率区间，使用对数损失构建目标函数
大盗零妖qaq·2020-09-16 22:10

投票分类/决策：加权投票

，各实体对各分类的分类成功率为矩阵：[X00,X01,...,X0n],[X10,X11,...,X1n],......,[Xm0,Xm1,...,Xmn],而在一次投票中，各实体对各分类的投票值为(softmax
GKatHere·2020-09-16 22:39

gcforest 深度森林原理及实现

DNN）：深度学习最大的贡献是表征学习（representationlearning），通过端到端的训练，发现更好的features，而后面用于分类（或其他任务）的输出function，往往也只是普通的softmax
Adupanfei·2020-09-16 22:23

Softmax函数

一、Softmax函数在数学，尤其是概率论和相关领域中，Softmax函数，或称归一化指数函数，是逻辑函数的一种推广。
qq_24690701·2020-09-16 18:27

深度神经网络DNN（二）——激活函数

文章目录上节回顾激活函数概念隐藏层激活函数sigmoid函数ReLU函数非线性函数的意义输出层激活函数恒等函数softmax函数softmax函数注意事项softmax函数特征小结上节回顾上一节学习了感知机
__EasonWang__·2020-09-16 17:13

tensorflow的API——tf.one_hot

比如在求交叉熵的时候：交叉熵公式：yi我们知道是softmax后的结果，也就是某个样本是所有类别的每一个类别的概率，yi’是真实的结果，也是一个概率，那应该是多少呢？
枫城雪·2020-09-16 06:47

Deep Learning by Andrew Ng 学习笔记之人脸识别

简单的正常的learning，在数据库增大时softmax的结果会改变，因此会需要神经网络的变化简单的正常的learning，在数据量比较少时学习效果很差（trainingset太小
一只在努力的菜鸡·2020-09-16 06:34

softmax及其求导过程

目录1.softmax2.softmax求导过程：3.softmax结合交叉熵1.softmaxsoftmax多用于多分类问题，它会把网络的输出变成概率，公式如下：softmax一般会和交叉熵结合在一起
ZJE_ANDY·2020-09-16 04:54

Bi-box Regression for Pedestrian Detection and Occlusion Estimation

其实就是把原来的正分相加，负分相加，再做softmax。对proposal是否是
Super Mars·2020-09-16 03:23
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