SoftMax 第7页

基于前馈神经网络完成鸢尾花分类

1.1数据分组1.2用DataLoader进行封装1.3模型构建1.4完善Runner类1.5模型训练1.6模型评价1.7模型预测思考总结参考文献首先基础知识铺垫~继续使用第三章中的鸢尾花分类任务，将Softmax

熬夜患者·2023-11-06 01:00

深度学习：Pre-Training的理解

转自(非常感谢原文作者)http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4575527.htmlLogistic回归、传统多层神经网络1.1线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax

generalAI·2023-11-05 20:04

A Pose-Sensitive Embedding for Person Re-Identification with Expanded Cross Neighborhood Re-Ranking

两点值得关注：①解决视角多变粗略姿势+精细姿势结合的方法粗鲁姿势即通过相机视角捕获的几种情况进行分析，分正面、背面、侧面三种类别，加一个softmax做分类，用作视角预测。

小小音·2023-11-05 04:13

softmax回归的简洁实现

我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样，通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。

Sonhhxg_柒·2023-11-04 14:28

深度学习softmax函数理解

文章目录一，引入二，softmax是什么？三，为什么使用exe^xex实现总结一，引入我们为什么要引入这个函数，我们知道在机器学习当中，一些问题大概可以分为两种，一种是分类问题，一种是回归问题。

fckey·2023-11-04 14:28

softmax回归-原理理解

softmax就是将在负无穷到正无穷上的预测结果按照这两步转换为概率的。1）将预测结果转化为非负数我们知道指数函数的值域取值范围是零到正无穷。

王三省的读研日记·2023-11-04 14:58

动手学深度学习Pytorch（二）——softmax回归

文章目录1.参考资料2.softmax回归2.1特点2.2回归步骤3.损失函数3.1L2Loss3.2L1Loss3.3Huber'sRobustLoss3.4交叉熵损失1.参考资料[1]动手学深度学习

冠long馨·2023-11-04 14:27

深度学习-softmax回归

softmaxregression1-softmax基本概念1-1极大似然估计2-Fashion-MNIST图像分类数据集2-1下载数据集2-2可视化3-softmax回归简洁代码实现4-底层函数实现二分类激活函数使用

Elvis_hui·2023-11-04 14:57

深度学习_8_对Softmax回归的理解

回归问题，例如之前做房子价格预测的线性回归问题而softmax回归是一个分类问题,即给定一个图片，从猫狗两种动物类别中选出最可靠的那种答案，这个是两类分类问题，因为狗和猫是两类上述多个输出可以这样理解，

Narnat·2023-11-04 14:56

【神经网络架构搜索】DNA: Block-wisely Supervised NAS with KD

简便起见，知识蒸馏在这里被分为四类：基于softmax输出层的知识蒸馏基于中间层的知识蒸馏基于相关性知识的知识蒸馏基于GAN的

pprpp·2023-11-04 07:28

【强化学习】12 —— 策略梯度（REINFORCE ）

AliasedGridworld策略目标函数策略优化策略梯度利用有限差分计算策略梯度得分函数和似然比策略梯度定理蒙特卡洛策略梯度（Monte-CarloPolicyGradient）PuckWorldExampleSoftmax

yuan〇·2023-11-04 00:23

整理近一年的机器学习面试题大全(知乎专栏同步更新)

image总结a.最小化KL散度其实就是在最小化分布之间的交叉熵b.许多作者使用术语“交叉熵’’特定表示伯努利或softmax分布的负对数似然，但那是用词不当的。

婉妃·2023-11-03 17:04

d2l.train_ch3函数，将输入数据转化为该函数所接受的格式

目的：使用d2l.train_ch3(net,train_iter,test_iter,loss,num_epochs,batch_size,None,None,trainer)这个函数进行softmax

橙序员一号·2023-11-03 09:08

最常见的激活函数

文章目录1.激活函数2.Sigmoid函数3.RelU函数4.Softmax函数1.激活函数 1.神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层

冒冒菜菜·2023-11-03 06:26

3.线性神经网络-3GPT版

、训练数据7、参数学习8、显示解9、总结二、基础优化算法1、梯度下降2、学习率3、小批量随机梯度下降4、批量大小5、总结三、线性回归的从零开始实现1、D2L注意点四、线性回归的简洁实现五、QANo.2Softmax

霸时斌子·2023-11-03 06:23

python简单实现注意力机制

importnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similaritysoftmax=nn.Softmax

嘿，兄弟，好久不见·2023-11-03 00:06

人工智能-多层感知机

隐藏层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。如果我们的标签通过仿射变换后确实与我们的输入数据相关，那么这种方法确实足够了。

白云如幻·2023-11-02 21:53

[ML]随手记

kexue.fm/archives/6671“三元组”抽取任务是知识抽取任务的一个重要方向字词embedding+位置embedding转成向量,过一遍全连接,再过一遍自注意力,再过一遍全连接,此时的输出不是softmax

逆行的棘轮·2023-11-02 15:13

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法

在计算loss时，我们经常可以看见采用"softmax_cross_entropy_with_logits"的方法作为损失函数，那么它到底是什么含义呢？

FeynmanZhang·2023-11-02 15:31

Cross-Entropy Loss(多分类损失函数)

文章目录1.网络输出output：score2.Cross-EntropyLoss(多分类损失函数)1.网络输出output：score2.Cross-EntropyLoss(多分类损失函数)先用softmaxfunction

???/cy·2023-11-02 10:50

基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python 计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是

Mr.D学长·2023-11-02 09:17

Softmax回归的从零开始实现+简洁实现

Softmax回归的从零开始实现1.导入相关包引入Fashion-MNIST数据集，并设置数据迭代器的批量大小为256。

噜啦l·2023-11-01 19:25

3.6. softmax回归的从零开始实现|简洁实现

从零开始0、下载数据集到内存1、初始化模型参数2、定义softmax3、定义模型4、定义损失函数5、计算分类精度，即正确的数量6、训练fromtkinter.tiximportY_REGIONfromturtleimportupdatefrompyparsingimportnumsimporttorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l

谢桥光·2023-11-01 19:25

Softmax回归从零开始实现（李沐动手学）

依然是pycharm环境，图像显示部分和jupyter不一样简洁实现：https://blog.csdn.net/tongjingqi_/article/details/122766549importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2ld2l.use_svg_display(

不会卷积·2023-11-01 19:52

pytorch softmax回归从零开始实现

pytorchsoftmax回归从零开始实现数据基本设置softmax函数定义模型定义损失函数准确率训练及预测数据importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimeimportsysimportd21importnumpyasnpmnis

论搬砖的艺术·2023-11-01 19:22

3.5 softmax回归的从零开始实现

通过代码从零实现softmax回归。

夜未央`樱花落·2023-11-01 19:21

softmax回归的从零开始实现

就像我们从零开始实现线性回归一样，我们认为softmax回归也是重要的基础，因此应该知道实现softmax回归的细节。

白云如幻·2023-11-01 19:14

人工智能-softmax回归

回归可以用于预测多少的问题。比如预测房屋被售出价格，或者棒球队可能获得的胜场数，又或者患者住院的天数。事实上，我们也对分类问题感兴趣：不是问“多少”，而是问“哪一个”：某个电子邮件是否属于垃圾邮件文件夹？某个用户可能注册或不注册订阅服务？某个图像描绘的是驴、狗、猫、还是鸡？某人接下来最有可能看哪部电影？通常，机器学习实践者用分类这个词来描述两个有微妙差别的问题：我们只对样本的“硬性”类别感兴趣，即

白云如幻·2023-11-01 10:55

3种softmax函数python实现方式（显式循环，向量，矩阵）

Python三种方式实现Softmax损失函数计算python实现的softmax损失函数代码，我们先回顾一下softmax损失函数的定义：其中右边一项为第y=j项的概率值。

DeepBrainWH·2023-11-01 03:55

MAML进行事件抽取

将事件抽取看做一个序列标注的问题进行抽取，利用LSTM+softmax来做无关模型，主要是对loss进行梯度多次调整的操作。foriinrange

chenkang004·2023-11-01 03:29

学习笔记（2):Python自然语言处理-BERT模型实战-特征分配与softmax机制

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/26498/334606?utm_source=blogtoedu

意慢·2023-10-31 23:18

自己动手实现一个深度学习算法——二、神经网络的实现

sigmoid函数4）阶跃函数的实现5）sigmoid函数的实现6)sigmoid函数和阶跃函数的比较7）非线性函数8）ReLU函数2.三层神经网络的实现1）结构2）代码实现3.输出层的设计1）概述2）softmax

千里之行起于足下·2023-10-31 17:12

python学习-Logistic回归与Softmax回归

图像分类数据集有CIFAR-10、ImageNet应用：情感分类关键：将样本x从文本形式转为向量形式词袋模型（Bag-of-Words，BoW）模型性能的评估指标混淆矩阵（confusionmatrix）对于二分类问题，根据每一个样本的真实标签和预测标签ෝ的差异，可以得到一个2*2的矩阵对于多分类（N）问题，可以得到一个N*N的矩阵二分类评价指标三分类评价指标micro策略指把所有的类放在一起算，

愚公移山山不愚·2023-10-31 16:20

Distilling the Knowledge in a Neural Network学习笔记

大型模型通常通过softmax输出层产生类别概率，而蒸馏则通过提高softmax的温度来产生更软化的概率分布。在蒸馏过程中，使用大型模型生成的高温软目标分布来训练小型

hi小蜗·2023-10-31 14:45

深度学习入门（二）之神经网络

函数阶跃函数的实现阶跃函数的图形sigmoid函数的图形sigmoid函数与阶跃函数比较非线性函数ReLU函数多维数组的运算多维数组矩阵乘法神经网络的内积三层神经网络的实现符号确认各层间信号传递的实现代码总结输出层的设计恒等函数和softmax

今天学不学？·2023-10-31 13:03

YOLOv8如何添加注意力模块？

__init__()self.groups=factorassertchannels//self.groups>0self.softmax=nn.Soft

毕竟是shy哥·2023-10-30 23:27

Sigmoid 与 Softmax 的区别

Sigmoid与Softmax的区别结论定义图例拓展：sigmoid、tanh求导sigmoid求导tanh求导参考：Multi-labelvs.Multi-classClassification:Sigmoidvs.Softmax

HLBayes·2023-10-30 22:41

基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类计算机竞赛

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps

Mr.D学长·2023-10-30 15:46

激活函数作用以及 sigmoid和softmax

激活函数激活函数在神经网络中起着非常重要的作用，它的主要功能是引入非线性性质，使得神经网络可以学习和表示更加复杂的模式和关系。下面是激活函数的几个主要作用：引入非线性：激活函数通过引入非线性变换，打破了神经网络中仅由线性变换组成的限制。这是因为仅有线性变换的叠加还是等于一个线性变换，而非线性激活函数可以将多个线性变换叠加后转化为非线性。增强网络的表达能力：激活函数使得神经网络能够学习和表示更加复杂

闪闪发亮的小星星·2023-10-30 12:18

实践：基于Softmax回归完成鸢尾花分类任务

文件内引用的nndl包内的文件代码可翻看以往博客有详细介绍，这么就不详细赘述啦基于Softmax回归的多分类任务_熬夜患者的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_70026215

熬夜患者·2023-10-29 10:53

word2vec训练优化之Negative Sampling

回顾一下word2vec的训练trick之一：分层softmax。缺点就是：1.对于词袋大小V如果V非常大，即使是构建哈夫曼树，复杂度也会很高，所以提出使用负采样。

#苦行僧·2023-10-29 09:34

聊一下Word2vec-训练优化篇

Word2vec涉及到两种优化方式，一种是负采样，一种是层序Softmax先谈一下负采样，以跳字模型为例。中心词生成背景词可以由两个相互独立事件的联合组成来近似（引自李沐大神的讲解）。

biuHeartBurn·2023-10-29 09:53

TensorFlow

y=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])cross_entropy=tf.reduce

小王爱写BUG·2023-10-29 01:39

EfficientViT：高分辨率密集预测的多尺度线性关注

arxiv.org/abs/2205.14756中文版：【读点论文】EfficientViT:EnhancedLinearAttentionforHigh-ResolutionLow-Computation将softmax

向岸看·2023-10-28 18:09

14. 机器学习 - KNN & 贝叶斯

还有最后补充了SOFTMAX。这些东西，都挺零碎的，但是又有着相互之间的关系，并且也都蛮重要的。并且是在学习机器学习过程当中比较容易忽视的一些内容。从这节课开始呢，我要跟大家将一些其他的内容。

茶桁·2023-10-28 14:24

基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Cifar-10数据集分类

“上篇文章我们讲了Alexnet神经网络的结构与原理，我们知道该网络主要由5个卷积层、3个池化层、3个Affine层和1个Softmax层构成。

萌萌哒程序猴·2023-10-28 11:55

吴恩达深度学习-序列模型 2.7 负采样

这节课学习的同样是一个监督学习嵌入向量的模型，上节课的skip-gram使用的softmax分类器求和带来的计算量太大了，这节课使用的算法可以避免这个问题。这节课名字叫做负采样，那么正采样呢？

prophet__·2023-10-28 10:32

多分类loss学习记录

扩展资料1扩展资料2L-softmaxA-softmaxAM-softmaxL-softmax：基于softmax加入了margin，Wx改写为||w||||x||cos(角度)，将角度变为了m角度A-softmax

weixin_43870390·2023-10-28 09:53

人工智能-线性神经网络

经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为线性神经网络，回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模

白云如幻·2023-10-28 07:48

3.线性神经网络