SoftMax 第8页

3.线性神经网络

、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·2023-10-28 05:54

loss&BN

stilltipsforlearningclassificationandregression关于softmax的引入和作用分类问题损失函数-MSE&Cross-entropy⭐BatchNormalization

Selvaggia·2023-10-28 01:12

Transformer简单理解（MT）

softmax计算得到的某单词上的权重可以被视作为该单词应当被获

rd142857·2023-10-27 22:21

TNSE和PCA

模型见另一篇文章MNISTsoftmax导包matplot设置是为了显示负坐标轴importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.datasetsimportMNISTimportnumpyasnpfromsklearn.decompositio

Dominiczz·2023-10-27 19:38

深度学习与计算机视觉（一）

Sigmoid神经元/对数几率回归对数损失/交叉熵损失函数梯度下降法-极小化对数损失函数线性神经元/线性回归均方差损失函数-线性回归常用损失函数使用梯度下降法训练线性回归模型线性分类器多分类器的决策面softmaxRegression

@@老胡·2023-10-27 17:18

自监督学习之对比学习：MoCo模型超级详解解读+总结

1.2动量1.3正负样本如何选取二、动态字典2.1query和key2.2字典特点三、编码器的动量更新3.1编码器的更新规则3.2使用动量更新的原因四、实验过程4.1目标函数：infoNCE4.1.1softmax4.1.2

好喜欢吃红柚子·2023-10-27 14:20

CRD2 值得一读的知识蒸馏与对比学习结合的paper 小陈读paper

一定要读真的是不一样的收获啊不知道屏幕前的各位get到了没有Hintonetal.(2015)introducedtheideaoftemperatureinthesoftmaxoutputstobetterrepresentsmallerprobabilitiesintheoutputofasinglesample.Hinton

：）�东东要拼命·2023-10-27 09:07

[PyTorch][chapter 58][强化学习-1]

这里重点介绍一下机器学习中的强化学习算法，以及Gym工具目录：简介强化学习基本要素贪心算法softmax算法Gym一简介强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为

明朝百晓生·2023-10-27 04:29

tvm源码笔记 inception v1/v2/v3/v4

论文在此：GoingDeeperwithConvolutionshttp://arxiv.org/abs/1409.4842查看caffe2的inceptionv1模型文件，只考虑推理softmax2，

peteyuan·2023-10-26 21:22

【机器学习合集】优化目标与评估指标合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录优化目标与评估指标1.优化目标1.1两类基础任务与常见优化目标1.2分类任务损失0-1损失交叉熵损失与KL散度softmax损失的理解与改进Hinge损失1.3回归任务损失L1/L2距离L1/L2

slience_me·2023-10-26 18:23

【wespeaker】模型ECAPA_TDNN介绍

wespeaker模型介绍1.模型超参数model_args:feat_dim:80embed_dim:192pooling_func:“ASTP”projection_args:project_type:“softmax

weixin_43870390·2023-10-26 12:54

《动手学深度学习 Pytorch版》 10.3 注意力评分函数

后续把评分函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。最后，注意力汇聚的输出就是基于这些注意力权重的值的加权和。

AncilunKiang·2023-10-26 08:00

浅谈Transformer

Self-Attention的输出Multi-HeadAttentionEncoder结构残差模块FeedForwardDecoder结构第一个Multi-HeadAttention第二个Multi-HeadAttentionSoftmax

43v3rY0unG·2023-10-26 08:01

史上最全Transformer面试题

为什么在进行softmax之前需要对attention进行sca

biuHeartBurn·2023-10-26 07:50

论文阅读：Pixel Recurrent Neural Networks

通过一层256维的softmax层来将像素值当做离散分布来建模。

qq184861643·2023-10-26 07:32

13. 机器学习 - 数据集的处理

文章目录TrainingdatasplitNormalizationStandardizedONE-HOT补充：SOFTMAX和CROSS-ENTROPYHi，你好。我是茶桁。

茶桁·2023-10-25 13:34

【自然语言处理】理解词向量、CBOW与Skip-Gram模型

文章目录一、词向量基础知识1.1One-hot表示1.2Distributed表示二、word2vec基础知识2.1CBOW和Skip-gram三、基于HierarchicalSoftmax的CBOW模型和

酒酿小圆子～·2023-10-25 07:45

机器学习（深度学习）Softmax和Sigmoid函数

无敌阿强·2023-10-24 17:34

神经网络常用的sigmoid和softmax激活函数

1、Sigmoid--函数公式：公式中，z是单个原始输出值，如原始输出值为[-0.5，0.3，1.5，-2.0]，则z1=-0.5，z2=0.3，z3=1.5，z4=-2.0；sigmoid函数连续，光滑，严格单调，以(0,0.5)中心对称，是一个非常良好的阈值函数。sigmoid函数把一个实数压缩到(0,1)，当z无穷大时，函数值趋于1，反之趋于0；我们知道(0,1)与概率值的范围是相对应的，这

Echo-z·2023-10-24 17:03

二分类情况下sigmoid函数和softmax函数区别

说到softmax和sigmoid二者差别，就得说说二者分别都是什么。其实很简单，网上有数以千计的优质博文去给你讲明白，我只想用我的理解来简单阐述一下：sigmoid函数针对两点分布提出。

Stig_Q·2023-10-24 17:32

sigmoid和softmax函数

转载：https://blog.csdn.net/CFH1021/article/details/104841428添加链接描述激活函数简介从事或对人工智能行业有了解的人员来说，相信对softmax和sigmoid

菠萝王先生·2023-10-24 17:32

sigmoid函数和softmax函数

二、单标签多分类问题softmax函数表示为：它的实质就是将一个K维的任意实数向量映射成另一个K维的实数向量，其中向量中的每个元素取值都介于0，1之间，并且和为1。

纸上得来终觉浅～·2023-10-24 17:01

sigmoid和softmax激活函数的区别

一、简单说下sigmoid激活函数解析：常用的非线性激活函数有sigmoid、tanh、relu等等，前两者sigmoid/tanh比较常见于全连接层，后者relu常见于卷积层。这里先简要介绍下最基础的sigmoid函数（btw，在本博客中SVM那篇文章开头有提过）。sigmoid的函数表达式如下:其中z是一个线性组合，比如z可以等于：b+w1x1+w2x2。通过代入很大的正数或很小的负数到g(z

xiaojiuwo168·2023-10-24 17:46

sigmoid和softmax函数的区别；神经网路常用的损失函数以及对应的应用场景；softmax的作用

一、Sigmoid函数和Softmax函数是常用的激活函数，它们在神经网络中经常用于实现非线性映射。

医学小达人·2023-10-24 17:15

Pytorch nn.Softmax(dim=?) 详解

本文参考自：Pytorchnn.Softmax(dim=?)-知乎原文写得很好了，我这边另外完善了一些细节，让大家理解地更加直白一些。可以先去看上面的参考文章，也可以直接看我这篇。

我有明珠一颗·2023-10-24 07:42

VGG16使用finetune

使用三个通道叠加起来的准确率为85.58%训练15个epoch使用单通道训练15个epoch的准确率为：85.87%使用inceptionV3训练时候的准确率时:在vgg中得到的softmax后的结果，

美环花子若野·2023-10-23 16:35

LeNet

#包含了两个卷积层以及一个全连接层，最后通过softmax激活函数输出分类结果。其中，第一层包含20个5x5的卷积核，第二层包含50个5x5的卷积核。

zhuayun·2023-10-23 15:38

4个可以写进简历的京东 NLP 项目实战

项目一、京东健康智能分诊项目第一周：文本处理与特征工程|BagofWords模型|从tf-idf到Word2Vec|SkipGram与CBOW|HierarhicalSoftmax与NegativeSampling

Amusi（CVer）·2023-10-23 13:16

Bag of Tricks for Efficient Text Classification(FastText)

文章目录摘要介绍FastText核心思想模型结构HierarchicalsoftmaxN-gramfeatures实验任务一sentimentanalysis任务二tagprediction总结fasttext

云淡风轻__·2023-10-22 14:33

NLP paper精读（六）——Bag of Tricks for Efficient Text Classification

fastTextAbstractIntroductionModelarchitectureHierarchicalsoftmaxN-gramfeaturesExperimentDiscussionandconclusion

技术宅zch·2023-10-22 14:32

Bag of Tricks for Efficient Text Classification(FastText)阅读笔记

文章目录FastText模型结构HierarchicalsoftmaxN-gramfeatures实验任务1Sentimentanalysis任务2Tagprediction总结FastTextfastText

Leokb24·2023-10-22 14:00

Bag of Tricks for Efficient Text Classification（FastText）

主要的有点就是快，用途就是用于文本分类，模型结构如上，主要是通过embedding将文本转换成向量，然后进行mean-pooling，然后输入到hidden隐向量中，通过softmax输出多分类，损失函数是对数似然损失函数

WitsMakeMen·2023-10-22 14:55

Bert 结构理论笔记 Bert理解

到一系列（键key-值value）对的映射在计算attention时主要分为三步，第一步是将query和每个key进行相似度计算得到权重，常用的相似度函数有点积，拼接，感知机等；然后第二步一般是使用一个softmax

白又白胖又胖·2023-10-22 14:51

flash attention论文及源码学习

该论文主要出发点就是考虑到IO的影响，降低内存占用和访问，主要贡献点为：重新设计了计算流程，使用softmaxti

KIDGINBROOK·2023-10-22 13:43

CNN：目标检测Head

classification或对图片中的单个物体进行classificationwithlocalization：classification:适用于一张图片中只有一个目标，以三分类为例y=[c1,c2,c3]，直接使用softmax

yuyuelongfly·2023-10-22 13:42

自然语言处理---迁移学习

使用fasttext模型训练词向量时使用层次softmax结构，来提升超多类别下的模型性能。由于fasttext模型过

lichunericli·2023-10-22 12:18

这是一个小“废”贴

数据降维特征选择集成学习1，k-邻近算法2，线性回归3，决策树4，朴素贝叶斯算法5，逻辑回归6，聚类-sklearn中的使用三，深度学习（tensorflow）相关知识1，构建多层感知器2，独热编码、顺序编码与softMax

壮壮不太胖^QwQ·2023-10-22 04:16

python对稀疏矩阵进行带温度的softmax方法

对于给定的某个稀疏矩阵按行进行标准化softmax标准化操作建立会话A_values=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None),name='A_values')标准化函数

weixin_45996134·2023-10-21 21:08

softmax-pytorch

softmax和分类模型内容包含：softmax回归的基本概念如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型使用

fortune835·2023-10-21 21:30

softmax 加温度系数 tempreture

假设某分类网络有10个类，输出的得分为logits，我们仅考虑1batch_size的情况，即logits可以理解为float数组logits[10].logits经过softmax对应得到的标签值preds

SinAlone·2023-10-21 21:29

Softmax 函数的负版本（Negative Softmax）

Softmax函数的变体——Softmax函数的负版本（NegativeSoftmax）。

高山莫衣·2023-10-21 20:28

带温度的softmax

用pytorch写一下使用带有温度的softmax的demoimporttorchimporttorch.nn.functionalasF#定义带有温度的softmax函数deftemperature_softmax

为啥不能修改昵称啊·2023-10-21 20:57

隐马尔可夫模型（一）Evaluation

前提importtorchimporttorch.nn.functionalasFN=3#离散隐变量可以取到的值的个数M=2#可观测变量个数pi=F.softmax(torch.randn((N,1),

天津泰达康师傅·2023-10-21 05:11

Task10 BERT

1.1概述1.2Encoder-Decoder框架1.3整体架构1.4EncoderEncoderLayer和残差网络多头注意力机制层归一化1.5词向量前馈网络位置编码1.6Deocder1.7线性层和Softmax2

Element简·2023-10-20 19:09

softmax原理讲解与python代码实现

文章目录原理讲解参数学习python代码实现生成数据集导入所需库定义softmax函数以及标签→\to→one-hot转换函数定义SoftmaxRegression类调用SoftmaxRegression

阿库塔姆·2023-10-20 10:39

决胜AI-深度学习系列实战150讲

深度学习必备基础知识点01.深度学习概述11:2702.挑战与常规套路9:4003.用K近邻来进行分类10:0104.超参数与交叉验证10:3005.线性分类9:3406.损失函数9:1707.正则化惩罚项7:1908.softmax

nmj2008·2023-10-19 18:24

解决RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace

oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation:[torch.FloatTensor[6，128，60，80]],whichisoutput0ofSoftmaxBackward

翰墨大人·2023-10-19 11:52

计算机视觉

计算机视觉岗常见面试题问题：Softmax+CrossEntropy反向求导问题：BatchNorm层的详细解读(具体可以参考之后出版的百面深度学习2333)作用：使得每层的输入/输出分布更加稳定，避免参数更新和网络层次变深大幅度影响数据分布

莫辜负自己的一世韶光·2023-10-19 07:47

tensorflow导入mnist数据集出现网络连接错误

这个例子足够经典，能够让我们对Tensorflow的使用，比如创建占位符、Softmax回归、利用简单代码实现模型、训练模型以及评估模型的基本过程有一些了解。

le_贝·2023-10-19 02:00

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