Softmax分类器

【Python+OpenCV 人脸检测—CascadeClassifier 级联分类器实现】

Python+OpenCV人脸检测—CascadeClassifier级联分类器实现一、CascadeClassifier—级联分类器1、导入分类器文件2、读入图片3、转为灰度图4、调用detectMultiScale
LPY。·2023-09-22 05:35

Python Opencv实践 - 人脸识别CascadeClassifier

参考资料：【Python+OpenCV人脸检测—CascadeClassifier级联分类器实现】_LPY。
亦枫Leonlew·2023-09-22 05:34

深度学习修炼（一）线性分类器 | 权值理解、支撑向量机损失、梯度下降算法通俗理解

文章目录1基本特点2训练过程2.1图像预处理2.2线性分类器构造2.2.1多角度理解我们分类器的权值W2.3损失函数计算损失值2.3.1损失函数定义2.3.2损失举例：多类支撑向量机损失2.3.3优化损失函数
Qodi·2023-09-22 01:14

深度学习修炼（三）卷积操作 | 边界填充、跨步、多输入输出通道、汇聚池化

文章目录1.卷积基本操作2现代卷积进阶武器操作2.1边界填充2.2跨步步幅2.3多输入输出通道2.4汇聚池化3.卷积层设计之前我们讲了线性分类器深度学习修炼（一）线性分类器|权值理解、支撑向量机损失、梯度下降算法通俗理解
Qodi·2023-09-22 00:13

采用cv2和默认的人脸识别分类器实现人脸检测功能

人脸识别分类器haarcascade_frontalface_default提示：分类器文件地址在这里：https://github.com/opencv/opencv/blob/687fc11626901cff09d2b3b5f331fd59190ad4c7
wcuuchina·2023-09-21 22:28

粒子群优化最小二乘支持向量机SVM回归分析，pso-lssvm回归预测

粒子群优化最小二乘支持向量机SVM回归分析代码结果分析展望支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，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
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-21 21:47

python毕业设计 深度学习昆虫识别系统 -图像识别 opencv

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
kooerr·2023-09-21 20:20

大数据毕设项目 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
caxiou·2023-09-21 20:50

【毕设选题】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
caxiou·2023-09-21 20:50

【毕业设计】深度学习昆虫识别系统 - 图像识别 opencv python

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
caxiou·2023-09-21 20:19

计算机竞赛 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
Mr.D学长·2023-09-21 20:46

机器学习自学笔记 2018-09-17

1.2单实数评估指标你在尝试一个新的想法时往往会和过去的算法做比较，但一个算法呈现出来的参数往往又不止一个，比如对于一个分类器而
为三十谋·2023-09-21 19:15

深度学习修炼（二）全连接神经网络 | Softmax，交叉熵损失函数 优化AdaGrad，RMSProp等 对抗过拟合 全攻略

文章目录1多层感知机（全连接神经网络）1.1表示1.2基本概念1.3必要组成—激活函数1.4网络结构设计2损失函数2.1SOFTMAX操作2.2交叉熵损失函数3优化3.1求导计算过于复杂？
Qodi·2023-09-21 16:26

Rasa：使用大语言模型进行意图分类

LLM意图分类器是一种全新的意图分类器，利用大型语言模型（LLM）来对意图进行分类。LLM意图分类器依赖于检索增强生成（RAG）方法，结合了基于检索和生成的方法的优点。
段智华·2023-09-21 11:17

深度学习——线性神经网络二

深度学习——线性神经网络二文章目录前言一、softmax回归1.1.分类问题1.2.网络架构1.3.全连接层的参数开销1.4.softmax运算1.5.小批量样本的向量化1.6.损失函数1.6.1.对数似然
星石传说·2023-09-21 08:28

(CVPR2023)Bi-directional Distribution Alignment for Transductive Zero-Shot Learning

模型图分类器的训练和测试如下图所示，训练分类器阶段，直接取了模型的原始图片特征V作为输入，不是VHA拼接然后作为输入。
computer_vision_chen·2023-09-21 06:53

模型优化技术 —— 知识蒸馏

【经典简读】知识蒸馏(KnowledgeDistillation)经典之作神经网络中的蒸馏技术，从Softmax开始说起
dataloading·2023-09-20 22:39

flash attention的CUDA编程和二维线程块实现softmax

FlashAttention:FastandMemory-EfficientExactAttentionwithIO-Awareness，具体的数学公式参考下面这个图片：其中注意关于矩阵S有两个维度，softmax
Galerkin码农选手·2023-09-20 20:57

expand，where和softmax算子的cuda编程

expand和where介绍当谈到Torch中的expand函数时，我们实际上是指PyTorch（Torch的Python接口）中的expand方法。下面是对expand方法和where函数的介绍，包括它们的输入和输出：expand方法：torch.Tensor.expand()是PyTorch中Tensor类的一个方法，用于扩展张量的维度。输入：input是要扩展的张量，size是一个元组，指定
Galerkin码农选手·2023-09-20 20:57

softmax的cuda编程详细解读——算子融合

softmax介绍在上一篇博客我们介绍了softmax的内容以及相关的编程实现，总结一下softmax的特点如下：（没有特殊说明的情况下，考虑的仍然只是1D向量xxx）1：获得向量的全局最大值M2：针对向量
Galerkin码农选手·2023-09-20 20:57

计算机视觉与深度学习-全连接神经网络-激活函数- [北邮鲁鹏]

激活函数vs数据预处理常用的激活函数Sigmoid函数（Logistic函数）双曲正切函数（Tanh函数）线性整流函数（ReLU函数）LeakyReLU函数Softmax函数基础知识激活函数是神经网络中的一种非线性函数
古董a·2023-09-20 18:06

计算机视觉系列一（前言/图像分类/线性分类器）-北京邮电大学-鲁鹏

2、线性分类器2.1准备数据2.2关于分类模型2.3损失函数问题思考：2.4优化算法2.5数据集的划分2.6数据预处理3、答案4、作业计算机视觉的目标跨越
peacefairy·2023-09-20 05:20

数据挖掘：概念与技术（第三版）之第八章的学习记录

这个模型被称之为分类器（classifer）。通过分类器，我们可以预测分类的类标号。建议不熟悉这个概念的同学们，首先看一下这篇文章。贷还是不贷：如何用Python和机器学习帮你决策？
張清扬·2023-09-20 05:27

【数据挖掘笔记八】分类：基本概念

8.分类：基本概念分类是一种重要的数据分析形式，它提取刻画重要数据类的模型，这种模型称为分类器，预测分类的（离散的、无序的）类标号。8.1基本概念分类和回归（数值预测）是预测问题的两种主要类型。
fjssharpsword·2023-09-20 05:53

XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding

预测替换的词原来是什么词时，把位置对应的最终输出输入到一个softmax层（softmax层为词汇表大小）。虽然
直接往二·2023-09-20 04:31

手刻 Deep Learning -第壹章 -PyTorch教学-激励函数与感知机入门（上）

为什么会有用，还有通过示例来探讨/实作（本文介绍常用的ReLU，Tanh，Sigmoid，Softmax）阅读本文需要有矩阵计算的知识，还有知道线性回归的原理另外我们也使用Pytorch本文希望透过生活中的范例
无水先生·2023-09-20 01:08

激活函数总结（三十八）：激活函数补充(PDELU、CosLU)

激活函数2.2CosLU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·2023-09-19 16:54

激活函数总结（三十七）：激活函数补充(PAU、DELU)

2.1Padé激活函数2.2DELU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·2023-09-19 16:53

激活函数总结（三十六）：激活函数补充(ARiA、m-arcsinh)

2.2modifiedarcsinh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·2023-09-19 16:23

激活函数总结（三十五）：激活函数补充(KAF、Siren)

激活函数2.2Siren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·2023-09-19 16:53

笔记-注意事项

注意事项是全局统计特征1.数据量要大；2.分布式存在问题（不同的机器上，同样的词，idf都不同），数据量大差距会小，每天都要更新；3.我买了一只哈士奇，奇怪的奇，这个词会出现idf特别大，idf的前提就是粉刺要准，分类器要一致
时光如水_fe87·2023-09-19 13:00

集成学习方法——随机森林

之前我们介绍过决策树，随机森林(RandomForest)是将多个决策树(DecisionTree)组合在一起形成一个强大的分类器或回归器，是一种集成学习(EnsembleLearning)方法。
·2023-09-19 12:09

《雷达像智能识别对抗研究进展》阅读记录

（2）雷达像智能识别传统的雷达像识别方法通常利用特征工程构建模板库，并采用合适的分类器进行识别。其效果特别依赖于人工设计特征的质量。
黑川赤音·2023-09-19 11:34

keras 或者tensorflow损失函数

和引擎盖下的tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits）用于二进制多标签分类（标签是独立的）.categorical_crossentropy（和引擎盖下的tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
weixin_42612033·2023-09-19 06:49

tensorflow损失函数详解

1.binary_crossentropy（对数损失函数）和sigmod使用，针对二分类问题2.categorical_crossentropy（多分类的对数损失问题）和softmax使用，如果是one-hot
重邮研究森·2023-09-19 06:47

对于tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y,labels=tf.argmax(y_,1))的研究

1.对于tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y,labels=tf.argmax(y_,1))的拆解其实这个函数可以分为两个函数，
阿言在学习·2023-09-19 02:11

计算机视觉与深度学习-经典网络解析-GoogLeNet-[北邮鲁鹏]

这里写目录标题GoogLeNet参考GoogLeNet模型结构创新点Inception结构，它能保留输入信号中的更多特征信息去掉了AlexNet的前两个全连接层，并采用了平均池化引入了辅助分类器GoogLeNetGoogLeNet
古董a·2023-09-19 01:26

自然语言处理实战项目18-NLP模型训练中的Logits与损失函数的计算应用项目

Logits是模型在分类任务中的输出，在经过Softmax函数后可以获得类别的概率分布。通过将Logits输入到交叉熵损失函数中，可
微学AI·2023-09-18 15:20

李沐机器学习入门

半监督学习3.1.1自学习算法3.1.2人工标注数据3.1.3弱监督学习4.数据的预处理5.数据的清理6.数据的变换7.特征工程8.机器学习介绍8.1决策树模型8.2线性模型线性模型做回归线性模型做分类Softmax
几窗花鸢·2023-09-17 23:30

一文教会你三维网格物体识别

l计算大量描述符，将其放入分类器。l从多侧进行物体投射，尝试用单独的分类器进行识别，然后将其放到元分类器中。在这里
图普科技·2023-09-17 23:51

语义分割

与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全连接层+softmax）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的featuremap进行上采样，使它恢复到输入图像相同的尺寸
LuDon·2023-09-17 21:25

深度学习保姆级教学

文章目录前言1.深度学习概论2.神经网络1.基础原理2.损失函数3.SoftMax4.前向传播5.反向传播1.反向传播介绍6卷积神经网络应用1.检测任务2.超分辨率重构3.医学检测4.无人驾驶5.人脸识别
泰勒朗斯·2023-09-17 15:11

【机器学习】文本多分类

jupyternotebook,所以代码是一块一块，从上往下执行的知识点：正则删除除数字和字母外的所有字符、高频词云、混淆矩阵参考：使用python和sklearn的中文文本多分类实战开发_文本多标签分类用二分类器做
JaxHur·2023-09-17 09:23

竞赛 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

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
iuerfee·2023-09-17 05:21

机器学习（八）——集成学习

集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时
夏普123·2023-09-17 04:46

竞赛选题 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

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
laafeer·2023-09-16 20:57

【技术博客】通过量化知识来解释知识蒸馏

Hinton在2015年发表的论文中提出了‘softmaxtemperature’的概念，对softmax函数做了
MomodelAI·2023-09-16 15:41

Latex-遇到的各种公式和特殊字符

Sigmoid的写法\begin{equation}\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}\end{equation}Softmax的写法\begin{equation}\sigma(
天边一坨浮云·2023-09-16 10:16

[deeplearning]pytorch实现softmax多分类问题预测训练

写在前面：俺这两天也是刚刚加入实验室，因为之前的学习过程中用到更多的框架是tensorflow，所以突然上手pytorch多少有些力不从心了。这两个框架的主要区别在与tensorflow更偏向于工业使用，所以里面的很多函数和类都已经封装得很完整了，直接调用，甚至连w，b等尺寸都会自动调整。但是pytorch更加偏向于学术，。。。。或者说更加偏向于数学，很多功能都需要我们自己手动去实现：刚刚跟这d2
ViceMusic5·2023-09-16 02:31

贝叶斯分类器（3）朴素贝叶斯分类器

根据贝叶斯分类器（1）贝叶斯决策论概述、贝叶斯和频率、概率和似然，我们对贝叶斯分类器所要解决的问题、问题的求解方法做了概述，将贝叶斯分类问题转化成了求解的问题，在上一篇贝叶斯分类器（2）极大似然估计、MLE
蛋仔鱼丸·2023-09-15 10:27
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