Softmax分类器第20页

实验三：最小错误率的贝叶斯分类预习报告

一、实验原理贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。

Starfavouraa·2023-10-28 05:12

Bayes决策：身高与体重特征进行性别分类

Pattern-recognition-programming:模式识别编程(github.com)简述分别依照身高、体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器

夏天是冰红茶·2023-10-28 05:07

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

基于卷积神经网络的笑脸数据集（GENKI4K）训练

Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+

m0_47297839·2023-10-27 23:32

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）

文章目录计算机视觉与图像处理的区别人工神经元感知机-分类任务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

@@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

进阶课4——随机森林

随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器，每棵树都由随机选择的一部分特征进行训练和构建。通过多棵树的集成，可以增加模型的多样性和泛化能力。

AI 智能服务·2023-10-27 10:52

CS231N assignment2 SVM

课程主页：网易云课堂CS231N系列课程语言：Python3.61线形分类器以图像为例，一幅图像像素为32*32*3代表长32宽32有3通道的衣服图像，将其变为1*3072的一个向量，即该图像的特征向量

weixin_30363509·2023-10-27 09:38

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

深度学习系列之cs231n assignment1 KNN（二）

那么这一次的分享就是assignment1中K近邻分类器的使用，以及完成其中的四个问题，这四个

明曦君·2023-10-27 09:06

竞赛选题深度学习卷积神经网络的花卉识别

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列

laafeer·2023-10-27 08:32

朴素贝叶斯

特殊情况处理处理概率为0的情况：平滑处理总结不同于其它分类器，朴素贝叶斯是

李静数据分析·2023-10-27 04:53

[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

统计学习方法——支持向量机(SVM)

SVM支持向量机(supportvectormachines,SVM)是一种二类分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器；支持向量机还包含核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法欧几里得空间和希尔伯特空间

AndrewZhou924·2023-10-26 16:18

机器学习：集成算法概述

集成学习（Ensemblelearning）就是将若干个弱分类器通过一定的策略组合之后产生一个强分类器，是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果

Zen of Data Analysis·2023-10-26 12:56

【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

【毕设选题】基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码识别检测机器视觉

基本的检测框架有两种：一种是以滑动窗口为单位对图像进行扫描，对扫描所得的每个子图像提取特征，并用学习到的分类器

caxiou·2023-10-26 10:34

《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

头歌--人脸识别系统--OpenCV人脸检测

目录第1关：图片基本操作第2关：色彩空间及其转换第3关：基于Harr特征的人脸检测分类器第4关：绘制人脸与人眼区域第1关：图片基本操作'''****************BEGIN**********

咖喱要加力·2023-10-26 04:08

对抗样本生成系列：JSMA目标扰动

先前的算法生成的对抗性样例只能达到让分类器分类错误的目的，

小生很忙·2023-10-25 22:22

9. 优化和满足指标（machine learning yearning）

你需要在这三个分类器上做选择：采用简单的公式将准确率和运行时间合并为一个单一的指标看上去并不自然，比如：Accuracy-0.5*RunningTime你可以这样做：首先，定义一个“可接受的”运行时间。

whj0709·2023-10-25 18:03

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

机器学习实验一：KNN算法，手写数字数据集(使用汉明距离)（2）

KNN-手写数字数据集：使用sklearn中的KNN算法工具包（KNeighborsClassifier)替换实现分类器的构建，注意使用的是汉明距离；运行结果：（大概要运行4分钟左右）代码：importpandasaspdimportosdefhamming

Blossom i·2023-10-25 13:33

【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

机器学习实验一：KNN算法，手写数字数据集(使用汉明距离)

KNN-手写数字数据集：使用sklearn中的KNN算法工具包（KNeighborsClassifier)替换实现分类器的构建，注意使用的是汉明距离；分段解释代码：importosimportpandasaspdfromLevenshteinimporthamming

Blossom i·2023-10-25 05:47

基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言优质竞赛项目系列

Mr.D学长·2023-10-24 23:36

《机器学习实战》学习记录-ch3

第3章分类PS:个人记录，抄书系列，建议看原书原书资料：https://github.com/ageron/handson-ml2目录第3章分类3.1MNIST数据集3.2训练二元分类器3.2.1随机梯度下降

Cyan青·2023-10-24 20:09

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

斯坦福计算机视觉公开课个人笔记——图像分类

目录序言：第一次课（introductiontoconvolution）：第二次课（ImageClassification）：图像的构成：为什么要进行图像分类：如何进行图像分类线性分类器的引入：序言：目前自己是本二的一名学生

小小小秃头·2023-10-24 13:13

机器学习学习笔记 1 Bagging模型

Bagging模型Bagging全称（bootstrapaggregation）并行训练一堆分类器的集成方法。

锋锋的快乐小窝·2023-10-24 09:17

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

TensorFlow.js图片分类的迁移学习

codelabs/tensorflowjs-teachablemachine-codelab/index.html1.简介在此代码实验室中，您将学习如何构建一个简单的“可教学的机器”，这是一个自定义图像分类器

zqyadam·2023-10-24 06:01

西瓜书——贝叶斯分类器+EM算法

西瓜书贝叶斯分类器详解https://blog.csdn.net/yangjingjing9/article/details/79986371贝叶斯分类器应用—水果分类https://blog.csdn.net

又笨又懒的猪·2023-10-24 05:46

模式识别1——朴素贝叶斯分类器

本人研究的是脑控手功能康复机器人方向，但是由于最近需要对EEG信号进行分类，所以利用各种分类器进行分类。

weixin_30566149·2023-10-24 05:13

模式识别与机器学习·第二章——统计判别

模式识别与机器学习·第二章——统计判别统计判别的意义贝叶斯判别贝叶斯最小风险判别两类（M=2）情况的贝叶斯最小风险判别多类（M类）情况的贝叶斯最小风险判别正态分布模式的贝叶斯分类器统计判别的意义模式识别的目的就是要确定某一个给定的模式样本属于哪一类

谷雨·清明·2023-10-24 05:40

模式识别——正态训练样本分类估计

涉足模式识别，对根据已知训练样本生成分类器进行分类估计，主要分为有监督和无监督两部分对了入门，先了解一下有监督的贝叶斯决策和无监督的Pazern窗估计贝叶斯决策贝叶斯决策，即根据先验概率P(wi)和类条件概率

Owen_Q·2023-10-24 05:33

模式识别——1.贝叶斯决策论Bayesian decision theory_P1

知识架构(P1+P2)概要最小误差率贝叶斯决策最小风险贝叶斯决策分类器设计高斯密度下的判别函数1.1概要先验概率：根据经验或以往数据分析得到的概率。后验概率：在得到数据后再重新加以修正的概率。

Druid_C·2023-10-24 05:32

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