Softmax分类器第22页

文本分类

训练一个分类器。1、首先使用Jieba分词工具将文本进行分词segment，得到。

是小橙子呀·2023-10-19 22:16

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

垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习计算机竞赛

文章目录0前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是垃圾邮件(

Mr.D学长·2023-10-19 16:14

ROS opencv 人脸识别

2001年，Viola和Jones提出了基于Haar特征的级联分类器对象检测算法，并在2002年由Lienhart和Maydt进行改进，为快速、可靠的人脸检测应用提供了一种有效方法。

小海聊智造·2023-10-19 12:22

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

《机器学习----简单的分类器》第二章、朴素贝叶斯，项目：使用特征值给语句打标签

贝叶斯分类器1,朴素贝叶斯算法1.朴素贝叶斯算法、2.算法思路3.贝叶斯定理4.特征的选用的要求和处理2，算法应用1文本分类2垃圾邮件过滤3情感分析3.朴素贝叶斯的优缺点1.优点2.缺点项目实践1，算法流程

司职在下·2023-10-19 09:40

《机器学习分类器二》——朴素的贝叶斯算法，项目实践，算法实践。

1,朴素贝叶斯算法的介绍1.朴素贝叶斯算法定义朴素贝叶斯算法是基于概率统计的分类方法。它的核心思想是利用贝叶斯定理来估计在给定特征的条件下某个类别的概率，然后选择具有最高概率的类别作为预测结果。在分类问题中，我们通常有一个数据集，其中包含了带有标签的样本，以及一些特征，用于描述这些样本。2.算法思路简单的来说朴素的贝叶斯算法就是选用几个特征值进行特征判断，我们选用几个特征值作为分类标准，我们首先对

司职在下·2023-10-19 09:31

核酸管外观缺陷检测(二)

1.1应用示例思路(1)创建分类器；(2)向分类器中添加样本；(3)训练分类器；(4)测试数据，并将检测结果写入txt文件中。

夏雪之晶莹·2023-10-19 09:41

总奖金7万美金，Kaggle近期可报名赛事，语音识别、图像识别分类领域

●赛题一、鸟叫识别●参赛者需要完成自动识别声景记录中的鸟类，通过检查一个acoustic数据集，设计一个创新性的解决方案，高效可靠的建立检测器和分类器来提取感兴趣的信号（鸟叫）。

我爱计算机视觉·2023-10-19 09:33

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

COMMUTING CONDITIONAL GANS FOR MULTI-MODAL FUSION

方法Cf^ff是分类器，Pf^ff(oi_ii)是第i个物体出现的融合概率作者未公布代码

宇来风满楼·2023-10-18 14:31

CCF CSP认证历年题目自练Day23

CCFCSP认证历年题目自练Day23题目一试题编号：202006-1试题名称：线性分类器时间限制：1.0s内存限制：512.0MB题目分析（个人理解）题目很长，专门吓唬人的，第一行输入两个数n是坐标数

尚棹芸·2023-10-18 12:48

Probability Calibration概率校准大比拼：性能、应用场景和可视化对比总结

简单来说，概率校准就是将分类器输出的原始预测概率转换为更准确、更可靠的概率值。这样做的目的是为了让模型的预测结果更接近实际情况，从而提高模型在特定应用场景中的可用性。

Mr数据杨·2023-10-18 09:03

机器学习聚类算法——BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法

系列文章目录机器学习——随机森林算法、极端随机树和单颗决策树分类器对手写数字数据进行对比分析_极端随机森林算法机器学习集成学习——Adaboost分离器算法机器学习之SVM分类器介绍——核函数、SVM分类器的使用机器学习集成学习

张小鱼༒·2023-10-18 08:29

51-60天

第51天:kNN分类器两种距离度量.数据随机分割方式.间址的灵活使用:trainingSet和testingSet都是整数数组,表示下标.arff文件的读取.需要weka.jar包.求邻居.投票.代码如下

谨言慎行324·2023-10-18 07:28

《动手学深度学习》(四) -- LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet 实现

上一小节学习了卷积神经网络的卷积层和池化层的实现，趁热打铁继续学习现代卷积神经网络的搭建，欢迎小伙伴们一起学习和交流~为了能够应⽤softmax回归和多层感知机，我们⾸先将每个⼤小为28×2828\times2828

长路漫漫2021·2023-10-17 23:38

transformer

importosimportmathimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportsyssys.path.append('/home/kesci/input/d2len9900')importd2l以下是复制了上一小节中maskedsoftmax

qq_40441895·2023-10-17 23:06

机器学习算法综述——有监督学习

之间的区别二、线性模型家族1.线性回归（岭回归和LASSO回归）2.线性分类（线性判别分析LDA和感知器算法）1.支持向量机SVM2.Logistic回归3.MLP多层感知机（人工神经网络）三、贝叶斯分类器家族

weixin_39687788·2023-10-17 22:22

【论文阅读】RadHAR：通过毫米波雷达生成的点云识别人类活动

文章目录原文题目摘要1引言2背景2.1毫米波雷达3RADHAR概述3.1数据收集和预处理3.2MMActvity数据集3.3数据预处理3.4分类器4评价5结论原文题目RadHAR:HumanActivityRecognitionfromPointCloudsGeneratedthroughaMillimeter-waveRadar

dotJunz·2023-10-17 18:32

ReID的各种Loss的pytorch实现

为了提高ReID的性能通常会采用softmaxloss联合TripletLoss和CenterLoss来提高算法的性能。

别致的SmallSix·2023-10-17 14:17

Logistic回归和Softmax回归引入$L_2$正则化后的梯度下降过程

Logistic回归和Softmax回归引入L2正则化后的梯度下降过程Logistic回归引入L2L_2L2正则化后的梯度下降过程Softmax回归引入L2L_2L2正则化后的梯度下降过程Logistic

早安不安·2023-10-17 11:04

【机器学习】逻辑回归

文章目录逻辑回归定义损失函数正则化sklearn里面的逻辑回归逻辑回归逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。

高朗·2023-10-17 05:01

用于精确目标检测的多网格冗余边界框标注

ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.01857.pdf计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G现在领先的目标检测器是从基于深度CNN的主干分类器网络重新调整用途的两级或单级网络

计算机视觉研究院·2023-10-16 21:09

基于Transformers的自然语言处理入门【二】-Transformer相关原理

Transformers的自然语言处理入门（二）1Tansformer相关原理1.1seq2seq框架1.2Attention2Transformer详解2.1多头注意力机制2.2解码器2.3线性层和softmax1Tansformer

hezzfew·2023-10-16 20:37

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P16 Loss可能影响网络训练失败&softmax与sigmoid

二、softmax与sigmoid此处要明白！

QwQllly·2023-10-16 14:36

FastBert学习笔记

这个论文从两个方面去掌握：样本自适应推断：使用不确定性指标（anormalizedentropy）去过滤样本；模型自蒸馏：分支网络分类器学习主干网络分类器，并使用KL散度进行度量；然

biuHeartBurn·2023-10-16 11:57

数据挖掘（5）分类数据挖掘：基于距离的分类方法

一、分类挖掘的基本流程最常用的就是客户评估1.1分类器概念1.2分类方法基于距离的分类方法决策树分类方法贝叶斯分类方法1.3分类的基本流程步骤建立分类模型通过分类算法对训练集训练，得到有指导的学习、有监督的学习预定义的类

烟雨平生9527·2023-10-16 09:54

tensorflow-3

checkpoint可以上手撸代码，明白建立网络、训练、评估测试的实现，常见模型：线性回归模型、softmax应用到多分类模型。

我吃我样·2023-10-16 07:50

ResNet分类器量化

1.动态范围的常用计算方法Max方法之前的对称量化和非对称量化就是在用最大最小的办法做的Histgram直方图是一种用于可视化信号或数据分布的图形工具。计算动态范围的一种方法是通过查看直方图的范围。动态范围可以由直方图中的最高峰值和最低峰值之间的差异来估算。Entropy熵是一个信号的统计度量，用于衡量信号的不确定性或信息量。较高的熵表示信号具有更大的动态范围，因为它包含更多的信息。熵的计算可以通

智障学AI·2023-10-16 03:24

【两阶段目标检测】R-CNN论文精读与学习总结

2.2.3为什么要用SVM进行分类，不能直接在训练好的CNN网络后面加个softmax吗？3.思考前段时间在读R-CNN，今天写个博客对论文的内容和

SinHao22·2023-10-16 01:53

【LLM】浅谈 StreamingLLM中的attention sink和sink token

前言Softmax函数SoftMax(x)i=exiex1+∑j=2Nexj,x1≫xj,j∈2,…,N\text{SoftMax}(x)_i=\frac{e^{x_i}}{e^{x_1}+\sum_{

余俊晖·2023-10-15 19:44

NNDL:作业3

在Softmax回归的风险函数(公式(3.39))中如果加上正则化项会有什么影响?(1)在Softmax回归的风险函数中加入正则化项会对模型的训练产生影响。

今天也是元气满满的一天呢·2023-10-15 16:45

深度强化学习第 1 章机器学习基础

本节讨论线性回归、逻辑斯蒂回归（logisticregression）、softmax分类器等三种模型。

Chen_Chance·2023-10-15 15:58

7.machine_learning_SVM

：攀登传统机器学习的珠峰-SVM(上)攀登传统机器学习的珠峰-SVM(中)攀登传统机器学习的珠峰-SVM(下)机器学习中的SVM支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中最大间隔的线性分类器

许志辉Albert·2023-10-15 12:29

2019-08-17 深度学习简介

计算机视觉核心任务计算机中图像被表示成三维数组的形式，每个像素值为0-255[RGB]像素点的值比较大亮度越大图像分类的挑战：1光照强度2形状改变3部分遮蔽（核心困难）4背景混入深度学习常规套路：1.数据收集并给定标签2.训练分类器

Enpleeeee·2023-10-15 12:08

机器学习——学习路线

PytorchPytorch安装Pytorch基础Pytorch项目实践二、机器学习1、监督学习线性回归均方差损失推导梯度下降法归一化正则化Lasso回归&岭回归多项式回归线性分类逻辑回归多标签分类交叉熵损失Softmax

Visual code AlCv·2023-10-15 12:08

learn编码器

由N个编码器层堆叠而成2、编码器的结构图3、代码实现如下importnumpyasnpfromtorch.autogradimportVariableimportcopyfromtorchimportsoftmaximportmathimporttorch.nnasnnimp

Q渡劫·2023-10-15 11:24

transformers架构实现

目录架构代码如下模型打印如下架构代码如下importnumpyasnpfromtorch.autogradimportVariableimportcopyfromtorchimportsoftmaximportmathimporttorchimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnn

Q渡劫·2023-10-15 11:17

Saliency maps

VisualisingImageClassiﬁcationModelsandSaliencyMaps问题这篇文章和ZFnet相似，旨在研究网络可视化的问题，根据分裂网络最后的向量来反推出最原始的图像，如果假设输入(input)是III,而输入图像对应的标签是ccc,而分类器的得分是

MTandHJ·2023-10-15 00:25

提速256倍，斯坦福&谷歌提出扩散模型蒸馏方法，效果接近Teacher

编辑|杜伟、陈萍来源|机器之心斯坦福大学联合谷歌大脑使用「两步蒸馏方法」提升无分类器指导的采样效率，在生成样本质量和采样速度上都有非常亮眼的表现。

夕小瑶·2023-10-14 23:18

softmax激活函数

Softmax激活函数是一种用于多类别分类问题的激活函数，通常用于神经网络的输出层。

萝北村的枫子·2023-10-14 18:40

机器学习算法进阶——回归算法

回归算法——理论、实践手写理论线性回归理论线性回归理论基础：最小二乘、正则化、过拟合梯度下降算法局部加权回归Logistic回归、Soft-max回归Logistic回归多分类：Softmax回归回归实践

糖糖Amor·2023-10-14 14:21

计算机视觉基础-图像处理-LBP特征描述算子-人脸检测

LBP常应用于人脸识别和目标检测中，在OpenCV中有使用LBP特征进行人脸识别的接口，也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法，OpenCV实现了LBP特征的计算，但没有提供一个单独的计算LBP特

weixin_46729859·2023-10-13 23:16

计算机视觉基础---图像处理（下）---任务02

LBP常应用于人脸识别和目标检测中，在OpenCV中有使用LBP特征进行人脸识别的接口，也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法，OpenCV实现了LBP特征的计算，但没有提供一个单独的计算LBP特征的接口

迷途小龙驹·2023-10-13 23:43

机器学习算法概述

强化学习机器学习算法介绍1回归算法01线性回归：02非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类04基于网格的聚类05基于模型的聚类3分类：01逻辑回归02朴素贝叶斯分类器

uuddoop·2023-10-13 22:49

TCGA+biomarker——Calibration curve

ROC曲线，展示特异性和敏感性，ROC曲线下的面积被称为AUC，它介于0.5和1之间，作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。2

Clariom·2023-10-13 21:31

竞赛深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax

iuerfee·2023-10-13 19:59

PyTorch 深度学习之多分类问题Softmax Classifier(八)

2.1OutputaDistributionofpredictionwithSoftmax2.2SoftmaxLayerExample,2.3LossFunction-CrossEntropyCrossEntropyinNumpyCrossEntropyinPyTorch

河图洛水·2023-10-13 17:37

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