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Softmax分类器
Adaboost,GBDT,Xgboost
集成学习就是构建多个弱
分类器
对数据集进行预测,然后利用某种策略将多个
分类器
的结果集成起来,作为最终的预测结果。
writ
·
2023-09-27 20:24
Pytorch之VGG16图像分类
和订阅专栏哦目录一、VGG1.VGG网络结构(1)输入层(2)第一层卷积层(3)第二层卷积层(4)第三层卷积层(5)第四层卷积层(6)第五层卷积层(7)第一层全连接层(8)第二层全连接层(9)第三层全连接层(10)
softmax
风间琉璃•
·
2023-09-27 19:22
Pytorch
pytorch
人工智能
python
TextCNN
在文本分类时,可以使用卷积层进行文本特征抽取,模型结构如图:首先利用卷积层和池化层,捕获序列特征,然后根据特征用
softmax
进行分类。这里面主要涉及到两个操作,卷积操作和池化操作。
612twilight
·
2023-09-27 16:56
xgboost
lr,xgboost作为baseline比较合适baggingvsboostinghttps://www.cnblogs.com/earendil/p/8872001.htmlboost:使用欠拟合的弱
分类器
泓礼
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2023-09-27 11:43
激活函数总结(四十三):激活函数补充(ScaledSoftSign、NormLinComb)
2.2NormLinComb激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、
Softmax
sjx_alo
·
2023-09-27 05:34
深度学习
深度学习
人工智能
机器学习
python
激活函数
激活函数总结(四十二):激活函数补充(SSFG、Gumbel Cross Entropy)
2.2GumbelCrossEntropy激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、
Softmax
sjx_alo
·
2023-09-27 05:04
深度学习
深度学习
人工智能
机器学习
python
激活函数
激活函数总结(四十一):激活函数补充(ShiLU、ReLUN)
激活函数2.2ReLUN激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、
Softmax
sjx_alo
·
2023-09-27 05:03
深度学习
深度学习
人工智能
机器学习
激活函数
python
激活函数总结(四十四):激活函数补充(NLSIG、EvoNorms)
激活函数2.2EvoNorms激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、
Softmax
sjx_alo
·
2023-09-27 05:33
深度学习
机器学习
深度学习
python
激活函数
经典网络解析(三)GoogleNet | Inception块,1*1卷积核,辅助
分类器
整体结构代码
文章目录1.串联结构VGG存在的问题2.GoogleNet结构解析2.1Inception块2.2最后采用平均池化操作2.3辅助
分类器
3.代码实现3.1实现Inception块3.2各个块依次实现4**
Qodi
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2023-09-27 04:18
计算机视觉CV
网络
【计算机视觉】3.传统计算机视觉方法
图像分割基于阈值检测的方法基于边缘检测的方法基于区域的分割方法基于图论的分割方法三、人脸检测四、行人检测五、SVM六、DPM一、大纲图像分割基于阈值、基于边缘基于区域、基于图论人脸检测Haar-like特征+级联
分类器
行人检测
Scott_S
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2023-09-26 21:40
计算机视觉
计算摄影学
计算机视觉
人工智能
Deep Span Representations for Named Entity Recognition
findings-acl.672.pdfACL2023介绍问题作者认为,一个好的span表征对于NER任务是非常重要的,而之前的工作都是将第一个或最后一个的表征简单的进行组合后,没有进行充分的交互就送入到实体
分类器
中进行分类
pepsi_w
·
2023-09-26 18:35
论文
NER
算法
人工智能
#lilia的挣扎之旅#
softmax
小结
softmax
注意指数变换去负数,突出特征归一化变为概率的近似利用常数不变防止溢出弄清每个维度代表的含义(样本/特征)axis=0/1计算的方向(=1是在横轴方向计算或查找)
白骨鱼石
·
2023-09-26 17:46
深度学习基础概念理解
2、全连接层(fullyconnectedlayers,FC)在整个卷积神经网络中起到“
分类器
”的作用。
盛世芳华
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2023-09-26 14:39
深度学习
人工智能
机器学习
GoogLeNet网络
目录1.创新点1.1引入Inception结构1.21×1卷积降维1.3两个辅助
分类器
1.4丢弃全连接层,使用平均池化层2.网络结构3.知识点3.1torch.cat3.2关于self.training3.3
MyDreamingCode
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2023-09-26 14:35
神经网络
深度学习
人工智能
YOLOv3模型原理深度解析
(3)将损失函数从以前的
Softmax
修改为Logit,也就是对每个类别进
德彪稳坐倒骑驴
·
2023-09-26 13:55
目标检测
YOLO
计算机视觉
目标检测
视觉检测
图像处理
YOLOv3
一篇文章彻底搞懂熵、信息熵、KL散度、交叉熵、
Softmax
和交叉熵损失函数
文章目录一、熵和信息熵1.1概念1.2信息熵公式二、KL散度和交叉熵2.1KL散度(相对熵)2.2交叉熵三、
Softmax
和交叉熵损失函数3.1
Softmax
3.2交叉熵损失函数一、熵和信息熵1.1概念
冒冒菜菜
·
2023-09-26 10:47
机器学习从0到1
机器学习
熵
信息熵
KL散度
交叉熵
Softmax
交叉损失函数
Pytorch---空间特征金字塔SPP模块的实现
论文地址如下:论文地址该模块的主要作用是:在分类网络中,通过
分类器
之后,与全连接层连接时,全连接层的形状是固定的,所以必须将输入网络的图片resize成224224,否则当数据传输到全连接层时,权重不匹配
饭饭饭饭饭炒蛋
·
2023-09-26 08:12
Pytorch
深度学习
pytorch
人工智能
python
softmax
回归
名字叫回归,但是其实解决的是分类问题回归估计一个连续值分类预测一个离散类别指数的好处是无论是什么值,都能把他变成非负。
失业
·
2023-09-26 00:57
回归
数据挖掘
人工智能
XGBoost和GBDT的区别
前辈的总结如下:1.传统GBDT以CART作为基
分类器
,XGBoost还支持线性
分类器
,这个时候XGBoost相当于带L1和L2正则化项的Logistic回归(分类问题)或者线性回归(回归问题)。
Rover Ramble
·
2023-09-25 22:55
机器学习
C++实现nms和
softmax
最近在面试过程中遇到了手写nms的问题,结束后重新实现并调通了nms和
softmax
的代码。
qq_41920323
·
2023-09-25 19:47
C++学习
c++
开发语言
机器学习-----朴素贝叶斯
目录一基本概念1简介2朴素贝叶斯的优缺点2先验概率和后验概率3条件概率与全概率公式4贝叶斯推断二贝叶斯
分类器
的简单应用1数据说明2进行分类三朴素贝叶斯过滤垃圾邮件1流程说明2构建词向量3词向量计算概率4
cos six
·
2023-09-25 15:06
算法
机器学习
python
机器学习(18)---朴素贝叶斯
朴素贝叶斯一、概述1.1概率
分类器
1.2贝叶斯工作原理1.3贝叶斯的性质二、sklearn中的朴素贝叶斯2.1贝叶斯
分类器
2.2高斯朴素贝叶斯GaussianNB2.3探索贝叶斯:高斯朴素贝叶斯擅长的数据集
冒冒菜菜
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2023-09-25 15:01
机器学习从0到1
机器学习
人工智能
朴素贝叶斯
笔记
基于YOLOV5的DeepSort轨迹跟踪方法(一)
YOLO之前的检测算法都是基于
分类器
实现,例如滑动窗口在图片上滑动评估物体的存在。YOLO—次性计算包含边界框及每个边界框所属类别概率的输出,这个过程是一阶段、端到端
椒椒。
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2023-09-25 14:53
深度学习
视觉CV
人工智能
计算机视觉
深度学习
人工智能安全-2-非平衡数据处理(2)
5算法层面代价敏感:设置损失函数的权重,使得少数类判别错误的损失大于多数类判别错误的损失;单类
分类器
方法:仅对少数类进行训练,例如运用SVM算法;集成学习方法:即多个
分类器
,然后利用投票或者组合得到结果
HenrySmale
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2023-09-25 09:47
人工智能安全
人工智能
安全
[动手学深度学习-PyTorch版]-3.4深度学习基础-
softmax
回归
3.4
softmax
回归前几节介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中,模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。
蒸饺与白茶
·
2023-09-25 02:32
经验熵和经验条件熵
问题描述:假设我们有一个水果
分类器
,它根据水果的颜色(红、绿、黄)和形状(圆、椭圆)将水果分为三类:苹果、香蕉和橙子。我们有一些观测数据来估计水果的颜色和形状的概率分布,并计算经验熵和经验条件熵。
Chen_Chance
·
2023-09-25 02:23
机器学习
人工智能
算法
ICLR2022《COSFORMER : RETHINKING
SOFTMAX
IN ATTENTION》
作为其核心组件之一,
softmax
注意力有助于捕获长程依赖关系,但由于序列长度的二次空间和时间复杂度,从而禁止其扩展。为了降低计算复杂度,
Love向日葵的兮兮子
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2023-09-25 02:42
Transformer
深度学习
机器学习
transformer
视觉Transformer中ReLU替代
softmax
,DeepMind新招让成本速降
注意力是transformer的一大核心组件,其中包含了一个
softmax
,作用是产生token的一个概率分布。
我爱计算机视觉
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2023-09-25 02:11
transformer
深度学习
人工智能
视觉Transformer中ReLU替代
softmax
,DeepMind新招让成本速降
注意力是transformer的一大核心组件,其中包含了一个
softmax
,作用是产生token的一
计算机视觉研究院
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2023-09-25 02:10
transformer
深度学习
人工智能
DeepMind: 用ReLU取代
Softmax
可以让Transformer更快
注意力是人类认知功能的重要组成部分,当面对海量的信息时,人类可以在关注一些信息的同时,忽略另一些信息。当计算机使用神经网络来处理大量的输入信息时,也可以借鉴人脑的注意力机制,只选择一些关键的信息输入进行处理,来提高神经网络的效率。2017年,谷歌团队的Vaswani等人发表的《AttentionIsAllYouNeed》利用注意力机制,提出Transformer机器学习框架。到目前为止,该论文已经
weixin_4528312
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2023-09-25 02:09
人工智能
计算机技术
最新科技
transformer
深度学习
人工智能
ReLU
DeepMind
Keras神经网络实现泰坦尼克号旅客生存预测
Keras神经网络实现泰坦尼克号旅客生存预测介绍数据集介绍算法学习器
分类器
实现数据下载与导入预处理建立模型训练可视化评估,预测结果代码介绍参考资料:网易云课堂的深度学习应用开发TensorFlow实践(
weixin_42353399
·
2023-09-24 18:51
Python
神经网络
机器学习笔记 - 维度诅咒的数学表达
1、点之间的距离kNN
分类器
假设相似的点也可能有相同的标签。但是,在高维空间中,从概率分布中得出的点往往不会始终靠近在一起。我们可以用一个简单的例子来说明这一点。
坐望云起
·
2023-09-24 05:46
深度学习从入门到精通
机器学习
笔记
人工智能
37从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --非极大值抑制
非极大值抑制的作用在进行目标检测过程中,我们的
分类器
会对每一个滑动窗口的内容进行分类,而滑动窗口是按照设定的步长在图像金字塔的每个图层中从上到下、从左向右移动,这样一个目标就会出现在多个滑动窗口中,最后我们就会获得多个相交
Jachin111
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2023-09-23 22:33
朴素贝叶斯法\贝叶斯
分类器
举例说明
举例说明当我们使用朴素贝叶斯分类算法来进行文本情感分析时,我们可以考虑以下例子:问题描述:我们想要自动分析一条社交媒体帖子的情感,即确定它是积极的、消极的还是中性的。训练数据:我们有一些已经标记好情感的社交媒体帖子,每个帖子都包含一些文本内容和一个情感标签。以下是一些示例训练数据:帖子文本情感标签“这个电影太好笑了,我笑翻了!”积极“今天的天气真差,让我心情不好。”消极“这家餐厅的食物一如既往地美
Chen_Chance
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2023-09-23 19:42
算法
机器学习
人工智能
机器学习笔记:adaBoost
1介绍AdaBoost(AdaptiveBoosting)是一种集成学习方法,它的目标是将多个弱
分类器
组合成一个强
分类器
通过反复修改训练数据的权重,使得之前分类错误的样本在后续的
分类器
中得到更多的关注每一轮中
UQI-LIUWJ
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2023-09-23 16:17
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
使用 PyTorch 的计算机视觉简介 (4/6)
对于我们的MNIST
分类器
,我们使用了5个5×9个过滤器,产生了24×24×<>张量。我们可以使用相同的卷积思想来提取图像中更高级别的模式。例如,数字(如8和9
无水先生
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2023-09-23 16:37
人工智能
深度学习和图像处理
深度学习
pytorch
计算机视觉
人工智能
竞赛 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python
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4.1
softmax
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
iuerfee
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2023-09-23 14:38
python
[论文阅读]YOLOV1:You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection
之前的目标检测工作重新使用
分类器
来执行检测。相反,我们将目标检测表述为空间分离的边界框和相关类概率的回归问题。单个神经网络在一次评估中直接从完整图像中预测边界框和类别概率。
不是吧这都有重名
·
2023-09-23 13:35
论文阅读
YOLO
目标检测
AlexNet——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
1.摘要本文的模型采用了5层的卷积,一些层后面还紧跟着最大池化层,和3层的全连接,最后是一个1000维的
softmax
来进行分类。为了减少过拟合,在全连接层采取了dropout,实验结果证明非常有效。
seniusen
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2023-09-23 13:28
竞赛选题 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python
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4.1
softmax
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
laafeer
·
2023-09-23 10:03
python
OpenCV自学笔记二十六:人脸检测
目录一、人脸检测二、LBPH人脸识别三、EigenFaces人脸识别四、Fisherfaces人脸识别一、人脸检测在OpenCV中,人脸检测是一个常见的计算机视觉任务,可以通过Haar级联
分类器
来实现。
ironmao
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2023-09-23 05:28
目标跟踪
人工智能
计算机视觉
【迁移学习】
【迁移学习】1迁移学习的思路2迁移学习的步骤3具体步骤1迁移学习的思路迁移学习的思路是利用预训练模型的卷积部分(卷积基)提取数据集的图片特征,然后重新练最后的全连接部分(
分类器
),迁移学习的特征提取部分
知识推荐号
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2023-09-23 05:48
深度学习
迁移学习
深度学习
机器学习
【模型微调】
【模型微调】1模型微调的情况2步骤:1模型微调的情况冻结的卷积层,训练
分类器
,
分类器
训练好后将冻结的卷积层解冻,允许卷积层的参数计算梯度并优化。
知识推荐号
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2023-09-23 05:15
深度学习
深度学习
神经网络
计算机视觉
softmax
激活函数_深度学习中的激活函数,从
softmax
到sparsemax数学证明
softmax
激活函数Theobjectiveofthispostisthree-fold.Thefirstpartdiscussesthemotivationbehindsparsemaxanditsrelationto
softmax
weixin_26704853
·
2023-09-23 05:05
深度学习
python
神经网络
算法
人工智能
adaBoost
adaBoost是一种复杂模型,是将多个弱
分类器
组合在一起的模型,一般使用提升树来实现二分类问题[]adaBoost的实现处理数据#处理数据defloadDataset(fileName):""":paramfileName
绘梨衣_34f3
·
2023-09-23 00:14
基于tensorflow的MNIST手写字识别(一)--白话卷积神经网络模型
一、卷积神经网络模型知识要点卷积卷积1、卷积2、池化3、全连接4、梯度下降法5、
softmax
本次就是用最简单的方法给大家讲解这些概念,因为具体的各种论文网上都有,连推导都有,所以本文主要就是给大家做个铺垫
GarfieldEr007
·
2023-09-22 15:30
Deep
Learning
tensorflow
MNIST
手写数字
卷积神经网络模型
CNN
pytorch编程练习 GPU手写体字符识别
在MNIST数据集上训练
分类器
可以看作是图像识别的“helloworld”。MNIST包含70,000张手写数字图像:60,000张用于培训,10
Belouga-
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2023-09-22 11:01
python
使用 PyTorch 的计算机视觉简介 (3/6)
卷积层允许我们从图像中提取某些图像模式,以便最终
分类器
基于这些特征。二、卷积神经网络计算机视觉不同于通用分类,因为当我们试图在图片中找到某个物体时,我们正在扫描图像以寻找一些特定的图案及其组合。
无水先生
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2023-09-22 11:42
深度学习和图像处理
人工智能
pytorch
计算机视觉
人工智能
扩散模型实战(二):扩散模型的发展
下面介绍一下2D图像生成相关的扩散模型的发展历程,具体如下:开始扩散:基础扩散模型的提出与改进;加速生成:采样器;刷新纪录:基于显式
分类器
引导的扩散模型;引爆网络:基于CLIP(ContrastiveLanguage-ImagePretra
wshzd
·
2023-09-22 07:56
ChatGPT
笔记
人工智能
计算机视觉
Java机器学习库(Java ML)(四、SVM
分类器
)
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一类按监督学习(supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性
分类器
(generalizedlinearclassifier
DbzZcz
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2023-09-22 05:36
Java
机器学习
人工智能
深度学习
java
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