SoftMax 第63页

NLP学习实践天池新人赛打卡第五天

基于深度学习的文本分类2word2vecSkip-grams原理和网络结构Skip-grams训练Wordpairsand"phases"对高频词抽样NegativesamplingHierarchicalSoftmax

阿水ashui·2020-08-22 13:07

动手学深度学习：task01

task01-线性模型、softmax与分类模型、多层感知机一.线性回归模型从零开始的实现0.准备工作#导入可视化的包和基本包%matplotlibinlineimporttorchfromIPythonimportdisplayfrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpimportrandomprint

哈哈拉拉hxl·2020-08-22 13:40

pytorch中的nn.Module和nn.functional模块

其中包含了常见的卷积层、池化层、以及损失函数等，下面将会介绍该模块下的一些函数，通常我们会importtorch.nnasnn，以下都基于nn来表述：1.激活函数：nn.Relunn.Sigmoidnn.Tanhnn.Softmax2

qq_33160678·2020-08-22 13:31

[CS229学习笔记] 4.牛顿法，指数族分布与广义线性模型，softmax

这节课先介绍了牛顿法，然后给出了指数族的定义，并从指数族出发，介绍了广义线性模型并以此解释最小二乘、逻辑回归、softmax等模型的来源。

一个球·2020-08-22 13:03

CRF

参考文献简明条件随机场CRF介绍|附带纯Keras实现掌握动态规划，助你成为优秀的算法工程师1.逐帧softmax和CRF的异同CRF主要用于序列标注问题，可以简单理解为是给序列中的每一帧都进行分类，既然是分类

orangerfun·2020-08-22 13:58

TensorFlow模型op的保存和加载（含演示代码）

和Tensor一样，保存op需要在训练时为op指定名字，如下所示：softmax=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b,name="op_softmax")在识别阶段，调用get_ope

ShadowN1ght·2020-08-22 12:31

cs224n学习2：Word Vectors II: GloVe, Evaluation and Training

词向量的评估2.1内部评价2.2外在评价2.3内部评估示例：词向量类比2.4内部评估例子：类比评估2.5内部评估示例：相关评估2.6进一步阅读：处理歧义3外部任务训练3.1问题表述3.2训练词向量3.3Softmax

Rock_y·2020-08-22 12:29

通俗理解归一化指数函数—Softmax函数

关关雎鸠ԅ(¯﹃¯ԅ)·2020-08-22 12:34

Softmax分类器

Softmaxclassifier在线性分类和SVM中已经介绍过了线性分类和MulticlassSVM的基本概念，这篇文章主要讨论Softmax分类器。

csRyan·2020-08-22 10:06

通过RBM实现协同过滤

1，不同的用户使用不同的RBM2，每个RBM的可见层代表用户对项目（music）的评分，假设有n收歌曲，那么就用n个softmax单元构造RBM的可见层3，softmax主要用来对评分建模，每个softmax

zzzzzzzzzzzzzzzzzxs·2020-08-22 05:51

机器学习——逻辑回归与K-means聚类

机器学习——逻辑回归与K-means聚类逻辑回归Softmax回归K-means聚类逻辑回归线性回归的式子作为输入，利用sigmoid函数，得到概率值，解决二分类问题，概率大于0.5的归为第一类，否则归为另一类

yujie12345678·2020-08-22 04:42

不同的交叉熵函数 cross_entropy

softmax_cross_entropy_with_logits输入[batch,num_classes],labels应该和输入维数一样，一般需要进行one-hot编码。

福桐·2020-08-22 04:01

池化

理论上来讲,所有经过卷积提取得到的特征都可以作为分类器的输入(比如softmax分类器),但这样做会面临着巨大的计算量.比如对于一个300X300的输入图像(假设只有一个通道),经过100个3X3大小的卷积核进行卷积操作后

不想悲伤到天明·2020-08-22 02:01

MNIST手写识别逻辑回归（Liner+CrossEntropy(softmax)）

相比于单一的线性分类器liner，用MeanSquareError做损失函数，softmax损失函数能让"大的更大，小的更小"，CrossEntropyLoss里面自带softmax处理datasplitfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportpandasaspd

xunuo_nwpu·2020-08-22 02:08

Lightweight Feature Fusion Network for Single Image Super-Resolution

网络总体架构分为四部分：浅特征提取层、深度轻量级特征提取层、注意力及softmax融合层、上采样重建层。

向盟约起誓·2020-08-22 02:38

【深度学习基本概念】深度学习中的一些数学公式

4、L2正则化：那么，加入正则化惩罚项的SVM损失函数5、交叉熵损失（cross-entropyloss）函数：其中，被称作softmax函数。

魏晓蕾·2020-08-22 01:30

CS231n Putting it together: Minimal Neural Network Case Study —— nn with softmax loss

加一层非线性，相比于单纯的softmax，效果立马就好了啊。

hello_pig1995·2020-08-22 01:26

用softmax对MNIST数据集进行分类

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportnumpyasnpmnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data/',one_hot=True)x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])W=tf.Variabl

布衣书生-Python·2020-08-22 00:05

[论文阅读]Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

文章目录RPN（RegionProposalNetworks）anchoranchor设计解决多尺度问题anchorbox与groundtruth匹配机制架构softmax判定foreground与background

爱吃糖的茄子·2020-08-22 00:09

TYD深度学习入门第二章

由上softmax得到一个目标函数（损失函数）如

语译分西·2020-08-21 22:02

【机器学习】交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

目录Softmax激活函数交叉熵损失函数"目标VS非目标"的情况以上二者的区别Softmax激活函数在介绍交叉熵损失函数之前，我们先来看看Softmax激活函数，一般我们会在输出层后加一层Softmax

Seeklhy·2020-08-21 20:55

深度学习比较三种损失函数的使用（交叉熵、平方、绝对值）

注意：本文中的y∗y^*y∗代表的是标签值仅有0、10、10、1两个值，yyy是获得的语义值（softmaxsoftmaxsoftmax后的逻辑值）交叉熵：Loss1=−y∗∗logyLoss1=-y^

繁华落尽、时光静好·2020-08-21 20:13

xgboost 多分类：objective参数（reg:linear,multi:softmax,multi:softprob）对比分析

一、问题上篇文章中我们已经搞明白了逻辑回归的问题中，xgboost的train（）,fit（）方法以及不同参数的objective的对应的输出结果和关系，这篇文章我们就来研究下xgboost再做多分类时，train(),fit（）建模后输出的值是怎么样的，它都有那些objective的参数，并且分别对应着怎样的输出？二、objective参数比较xgboost的官方文档关于多分类的objectiv

phyllisyuell·2020-08-21 20:26

来看看offer收割机的烦恼

)长(xi)补(ou)短(qi)吧网易互娱一面（30min，电话面）GAN在文本生成中如何应用如何解决GAN中文本离散的问题如何解决GAN中生成器与判别器训练不平衡的问题介绍策略梯度介绍Gumbel-Softmaxtrick

文文学霸·2020-08-21 18:04

激活函数比较

Sigmoid和Softmax区别：softmaxisageneralizationoflogisticfunctionthat“squashes”(maps)aK-dim

想飞的大兔子·2020-08-21 18:12

MATLAB强化学习入门——二、网格迷宫、Q-learning算法、Sarsa算法

前文中，ε-greedy策略，softmax策略的原理及其特点得到了讨论。而这些策略，可以看作智能体应对某一状态时选择动作的方式。策略应用的前提，则是智能体对于动作的优劣有着某种估计（无论正确与否）。

忘了面孔的Batou·2020-08-21 11:23

softmax函数简介

Softmax在机器学习中有非常广泛的应用，但是刚刚接触机器学习的人可能对Softmax的特点以及好处并不理解，其实你了解了以后就会发现，Softmax计算简单，效果显著，非常好用。

wangyajie_11·2020-08-21 10:49

CS224n课程Assignment2参考答案

defsoftmax(x):"""Computetheso

Jonariguez·2020-08-21 10:34

CS224n课程Assignment1参考答案

solution\quadBy\;JonariguezAssignment#1−solutionByJonariguez所有的代码题目对应的代码已上传至github/CS224n/Jonariguez解：softmax

Jonariguez·2020-08-21 10:33

深度学习基础

图像如下6.softmax激活函数函数定义为：。Softmax多用于多分类神经网络输出。po

千与千寻之前1·2020-08-21 07:54

python numpy之argmax()方法理解

2、具体应用深度学习图像分割多分类最后是softmax得分结果，我们需要将这个浮点型的结果保存成整型的标签图像，这样才算完成图像分割。

PupilZhaoRS·2020-08-21 05:11

人脸识别中Softmax-based Loss的演化史

近期，人脸识别研究领域的主要进展之一集中在了SoftmaxLoss的改进之上；在这里中，旷视研究院（上海）（MEGVIIResearchShanghai）从两种主要的改进方式-做归一化以及增加类间的余量

神罗Noctis·2020-08-21 01:19

Transformer与OCR

而OCR识别经典论文是CRNN，其中是CNN+RNN+softmax，这个RNN可以试试LSTM，GRU，或者其他变种。也可以是机器翻译的端到端的序列识别。

_小马奔腾·2020-08-20 23:27

人脸识别中Softmax-based Loss的演化史

近期，人脸识别研究领域的主要进展之一集中在了SoftmaxLoss的改进之上；在本文中，旷视研究院（上海）（MEGVIIResearchShanghai）从两种主要的改进方式——做归一化以及增加类间margin

旷视·2020-08-20 22:37

深度学习: softmax loss 计算

转载自caffe层解读系列-softmax_loss:计算过程softmax_loss的计算包含2步：（1）计算softmax归一化概率（2）计算损失这里以batchsize=1的2分类为例：设最后一层的输出为

JNingWei·2020-08-20 22:00

【干货】人脸识别Softmax算法的Loss的演化史概述

最近，人脸识别研究领域的一个主要进展集中在SoftmaxLoss的改进上;主要的改进方法-做归一化以及增加类间，并且近年来引入了基于Softmax的loss研究发展史。

imalg图像算法·2020-08-20 21:23

A-Softmax的总结及与L-Softmax的对比——SphereFace

$\quad$【引言】SphereFace在MegaFace数据集上识别率在2017年排名第一，用的A-SoftmaxLoss有着清晰的几何定义，能在比较小的数据集上达到不错的效果。

Thaurun·2020-08-20 20:07

A-Softmax的总结及与L-Softmax的对比——SphereFace

$\quad$【引言】SphereFace在MegaFace数据集上识别率在2017年排名第一，用的A-SoftmaxLoss有着清晰的几何定义，能在比较小的数据集上达到不错的效果。

Thaurun·2020-08-20 20:07

Softmax 是什么意思

softmax函数详解Softmax函数的特点和作用是什么？知道softmax中有哪个小细节问题？

ruxming·2020-08-20 18:26

Day4 Loss Function

关键词：LossFunction、正规化Regularization、SVMLoss，SoftmaxLoss（交叉熵损失）LossFunctionTheapproachwillhavetwomajorcomponents

花瑜儿·2020-08-20 14:33

maskrcnn_benchmark理解记录——关于batch norm、relu、dropout 的相对顺序以及dropout可不可用

全连接网络可以使featuremap的维度减少，进而输入到softmax，但是又会造成过拟合，可以用pooling来代替全连接。那就解决了之前的问题：要不要在fc层使用drop

业精于勤荒于嬉-行成于思而毁于随·2020-08-20 12:20

SiftMax手写体识别

就是下边这个函数，称为Softmax分类器。这个式子里的图片向量用x表示，长度只有3。乘系数矩阵W，

shlR·2020-08-20 08:51

Word2vec原理详细解读

0.预备知识Softmax函数：哈夫曼树(HuffmanTree)1.Skip-gram图1.Skip-gram示意图从图1可以看出Skip-gram就是用当前中心词(banking)预测附近的词，图1

zuomeng844·2020-08-20 08:19

Tensorflow实践：CNN实现MNIST手写识别模型

转载请注明出处：http://www.jianshu.com/p/904a1a436b46前言本文假设大家对CNN、softmax原理已经比较熟悉，着重点在于使用Tensorflow对CNN的简单实践上

WilloLee·2020-08-20 07:50

Sampled Softmax

sampledsoftmax原论文：OnUsingVeryLargeTargetVocabularyforNeuralMachineTranslation以及tensorflow关于candidatesampling

wuzqchom·2020-08-20 04:32

从感知机开始的神经网络学习（感知机--＞神经网络 --＞BP神经网络 --＞卷积神经网络）

目录感知机目的原理两种形式原始对偶感知机到神经网络神经网络的反向更新(BP)卷积神经网络CNN卷积层池化层常用分类器：softmax感知机+激活函数+好几层=神经网络神经网络+反向更新=BP神经网络BP

浅川和人·2020-08-20 04:29

学习（二）

如果事件发生的概率是p，那么该事件的几率为p／(1-p),该事件的对数几率（logodds）或logit函数是：对LR而言，根据模型表达式可以得到：二、softmaxSoftmaxRegression是

lvsijiaanan·2020-08-20 00:15

caffe的layers转layer

、换每个层的tpye：如DATA->"Data"CONVOLUTION->"Convolution"RELU->"ReLU"POOLING->"Pooling"ACCURACY->"Accuracy"SOFTMAX_LOSS

lsn_sgj·2020-08-20 00:46

计算机视觉-深度学习与传统神经网络的区别

层以内可达上千层层间连接通常全连接形式多样:共享权值、跨层的反馈目标函数MSE(meansquareerror)CE(crossentropy)激活函数SigmoidReLU梯度下降方法GDAdam避免过适应凭经验Dropout目标函数Softmax

Gin_Tan·2020-08-19 23:32

论文阅读 seq2seq模型的copy机制

copynet和pointersoftmaxnetwork都是在ACL2016上提出的，目的是为了解决OOV的问题，本篇主要是想借此总结一下copy机制的原理。

thormas1996·2020-08-19 20:40

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