Softmax分类器

感知机、多层感知机、激活函数sigmoid

以前回归输出的是实数，softmax回归输出的是概率。多层感知机多层感知机可以拟合XOR函数。一个函数实现不了，再来一个函数，组合多个函数。
你若盛开，清风自来！·2024-01-12 21:07

清除Maven缓存 使用插件 生成grpc代码

运行一下命令以清除Maven的缓存：mvndependency:purge-local-repository强制更新依赖：当运行Maven命令时，使用-U参数：mvncleancompile-U手动指定分类器
qq_22905801·2024-01-12 21:15

深度学习剖根问底：Logistic回归和Softmax回归

1．简介逻辑回归和Softmax回归是两个基础的分类模型，虽然听名字以为是回归模型，但实际我觉得他们也有一定的关系。
BigCowPeking·2024-01-12 17:57

PaddleSeg学习4——paddle模型使用TensorRT推理（c++）

paddle模型使用TensorRT推理1模型末端添加softmax和argmax算子2paddle模型转onnx模型3onnx模型转TensorRT模型3.1安装TensorRT-8.5.3.13.2
waf13916·2024-01-12 14:34

线性判别分析LDA（（公式推导+举例应用））

文章目录引言模型表达式拉格朗日乘子法阈值分类器结论实验分析引言线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA）是一种经典的监督学习算法，其主要目标是通过在降维的同时最大化类别之间的差异
Nie同学·2024-01-12 14:00

【Python机器学习】SVM——一些理论知识

有一种技巧可以在更高维度中学习分类器，而不用实际计算可能非常大的新的数据表示，这种技巧叫做核技巧，它的原理是直接计算扩展特征表示中数据点的距离（内积），而不用实际对扩展进行计算。
zhangbin_237·2024-01-12 09:35

模型评估：ROC曲线

二值分类器（BinaryClassifier）是机器学习领域中最常见也是应用最广泛的分类器。评价二值分类器的指标很多，比如precision、recall、F1score、P-R曲线等。
一碗姜汤·2024-01-12 06:54

【扩散模型】11、Stable Diffusion | 使用 Diffusers 库来看看 Stable Diffusion 的结构

文章目录一、什么是StableDiffusion二、Diffusers库三、微调、引导、条件生成3.1微调3.2引导3.3条件生成四、StableDiffusion4.1以文本为条件生成4.2无分类器的引导
呆呆的猫·2024-01-12 01:13

深度学习（一）深层神经网络的搭建【附实例代码】

深层神经网络文章目录深层神经网络1.MNIST数据集2.多分类问题2.1softmax2.2交叉熵3.数据加载4.搭建网络并训练前面一篇我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器
AutoFerry·2024-01-12 00:03

工业质检-缺陷检测数据集

传统的基于机器视觉的表面缺陷检测方法，往往采用常规图像处理算法或人工设计特征加分类器方式。一般来说，通常利用被检表面或缺陷的不
孤松迎游鹤·2024-01-11 16:03

GEE机器学习——利用贝叶斯分类器方法进行土地分类和精度评定

贝叶斯分类器方法的具体介绍贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法。
此星光明·2024-01-11 12:59

互联网加竞赛 基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统

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·2024-01-11 09:54

神经网络中的激活函数sigmoid tanh ReLU softmax函数

神经网络中的激活函数sigmoidtanhReLUsoftmax函数人工神经元简称神经元，是构成神经网络的基本单元，其中主要是模拟生物神经元的结构和特性，接收一组输入信号并产生输出。
oceancoco·2024-01-11 08:56

竞赛保研 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4.1softmax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·2024-01-11 07:49

python风控建模实战（分类器模型+回归模型）

在全球数字经济时代，有一种金融优势，那就是基于消费者大数据的纯信用！我们不妨称之为数据信用，它是一种面向未来的财产权，它是数字货币背后核心的抵押资产，它决定了数字货币时代信用创造的方向、速度和规模。一句话，谁掌握了数据信用，谁就控制了数字货币的发行权！数据信用判断依靠的就是金融风控模型。数据信用判断依靠的就是金融风控模型。更准确的说谁能掌握风控模型知识，谁就掌握了数字货币的发行权！欢迎各位同学学习
python机器学习建模·2024-01-11 04:55

机器学习 -- 贝叶斯决策理论

场景之前我们通过k近邻算法和决策树做出了分类，这是分类器会给出一个艰难的预测的最优的结果，我们可以根据这个结果做出决策，但是这个结果如果是错误的，就芭比扣了。
北堂飘霜·2024-01-10 20:19

06.构建大型语言模型步骤

图1.9本书中介绍的构建LLMs阶段包括实现LLM架构和数据准备过程、预训练以创建基础模型，以及微调基础模型以LLM成为个人助理或文本分类器。
这就是编程·2024-01-10 17:52

Python与人工智能

目录编辑一、Python二.使用Python实现人工智能的几个具体案例2.1图像分类2.2自然语言处理2.3语音识别2.4推荐系统2.5机器翻译三.以下是使用Python实现的一个具体案例案例：垃圾邮件分类器一
Tech行者·2024-01-10 16:55

torch.nn.CrossEntropyLoss()

,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0)计算过程nn.CrossEntropyLoss()=nn.LogSoftmax
一壶浊酒..·2024-01-10 10:36

【机器学习】Sklearn 集成学习-投票分类器（VoteClassifier）

sklearn.ensemble库中的包含投票分类器(VotingClassifier)和投票回归器（VotingRegressor)，分别对回归任务和分类任务的机器学习模型进行投票。
Avasla·2024-01-10 10:24

【机器学习】集成学习投票法：投票回归器(VotingRegressor) & 投票分类器（VotingClassifier）

前言投票回归器和投票分类器都属于集成学习。在【机器学习】集成学习基础概念介绍中有提到过，集成学习的结合策略包括：平均法、投票法和学习法。
Avasla·2024-01-10 10:24

【机器学习】集成学习基础概念介绍

、1.个体与集成集成学习（ensemblelearning）通过构建的并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被成为多分类器系统（multi-classifiersystem)、基于委员会的学习（committee-basedlearning
Avasla·2024-01-10 10:54

AdaBoost算法的详细数学推导过程！！

在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。
孤嶋·2024-01-10 08:41

梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees，GBDT）

梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTrees，GBDT）提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。
孤嶋·2024-01-10 08:08

Softmax回归

目录1.Softmax回归的从零开始实现2.softmax回归的简洁实现对重新审视softmax的实现的思考：对交叉熵损失函数的思考：小批量随机梯度下降算法的理解：1.Softmax回归的从零开始实现importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l
sendmeasong_ying·2024-01-10 06:54

09 Softmax回归+损失函数+图片分类数据集

Softmax回归1.回归估计一个连续值，分类预测一个离散类别2.MNIST:手写数字识别；ImageNet:自然物体分类置信度可以定义为,在特定条件下,根据一定数据做出正确抉择的概率。
sendmeasong_ying·2024-01-10 06:53

基于Python的货币识别技术实现

目录介绍本文的目的和意义货币识别技术的应用场景货币识别的基本原理图像处理技术在货币识别中的应用特征提取方法：SIFT、HOG等支持向量机（SVM）分类器的使用实现过程数据集的收集和预处理特征提取和训练分类器参考文献介绍本文的目的和意义本文的目的是介绍如何利用
摔跤猫子·2024-01-10 01:59

softmax详解

在神经网络中，Softmax是一个用于多类别分类的激活函数。给定一个包含原始分数（未经处理的模型输出）的向量，Softmax将这些分数转化为表示概率分布的向量。
天一生水water·2024-01-10 00:06

HOG特征人体检测

它通过计算和统计局部区域的梯度方向直方图来构成特征，一般与SVM分类器结合用于目标的图像识别。
lingllllove·2024-01-09 23:23

keras 例子

基于多层感知机的softmax分类fromkeras.modelimportSequentialfromkeras.layresimportDense,Dropout,Activationfromkeras.optimizersimportSGD
Liam_ml·2024-01-09 18:50

机器学习 西瓜书 Day07 贝叶斯分类器（上）

明天补上今天少看的6页第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论假设有N种可能的类别标记c1,c2..cN。λij：将cj分成ci所带来的损失。
皇家马德里主教练齐达内·2024-01-09 14:38

不利用数据样本，仅依靠预训练好的分类器来得到生成器...

❓预训练神经网络分类器只能用于分类任务么？❌不。预训练分类器的backbone早已被应用于分割，检测等诸多其他任务。❓那，预训练神经网络分类器可以用于判别以外的任务么？
PaperWeekly·2024-01-09 11:43

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p4GoogLeNet网络

《pytorch图像分类》p4GoogLeNet网络详解一、GoogLeNet网络中的亮点1.inception结构2.使用1×1的卷积核进行降维及映射处理3.GoogLeNet辅助分类器4.模型参数二
失舵之舟-·2024-01-09 09:33

[ML] SVM

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。SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。
原来是酱紫呀·2024-01-09 01:52

基于AI+大数据技术的恶意样本分析（一）

阅读EnhancingState-of-the-artClassifierswithAPISemanticstoDetectEvolvedAndroidMalware翻译及笔记使用API语义增强最先进的分类器来检测不断发展的安卓恶意软件论文出处
Mo neyking·2024-01-08 22:16

机器学习-基于支持向量机的分类预测（基础概念）

基于支持向量机的分类预测（基础概念介绍）支持向量机超平面分类线方程：核函数核函数的作用常见的核函数案例支持向量机支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种对数据进行二分类的广义线性分类器
DMULLQ·2024-01-08 18:19

【每日论文阅读】Do Perceptually Aligned Gradients Imply Robustness?

近似人眼梯度https://icml.cc/virtual/2023/oral/25482对抗性鲁棒分类器具有非鲁棒模型所没有的特征——感知对齐梯度（PAG）。
prinTao·2024-01-08 15:16

softmax回归+损失函数

本文章借鉴李沐老师动手深度学习,只作为个人笔记.3.4.softmax回归—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)文章目录前言一、回归vs分类二、分类问题独热编码(One-HotEncoding
笔写落去·2024-01-08 13:42

经典论文之（三）——Transformer

目录绪论背景模型架构编码器解码器注意力层ScaledDot-ProductAttentionMulti-HeadAttentionPosition-wiseFeed-ForwardNetworks--前馈神经网络EmbeddingsandSoftmaxPositionalEncoding
维斯德尔·2024-01-08 12:41

小白学习深度学习之（二）——softmax回归

softmax回归什么是softmax回归分类问题网络架构全连接层的参数开销softmax运算图像分类数据集softmax回归的简洁实现初始化模型参数损失函数优化算法训练什么是softmax回归回归可以用于预测多少的问题
维斯德尔·2024-01-08 12:10

小白学习深度学习之（三）——多层感知机

mlp隐藏层从线性到非线性通用近似定理多层感知机的简洁实现模型K折交叉验证泛化误差、训练误差、欠拟合、过拟合权重衰减暂退法(Dropout)在学习完线性回归和softmax回归后，我们开始对深度神经网络的的探索
维斯德尔·2024-01-08 12:10

关于论文：Local Relation Learning for Face Forgery Detection阅读笔记

整体概述首先这是一篇将频域信息与RGB信息相结合的检测方法，同时将不同阶段的RGB信息与包含频域信息的图像进行融合（通过RFAM），拼接后的图像流向两个分支，第一个是输入到分类器中得出分类结果，第二个分支是输入到解码器中
一只发呆的猪·2024-01-08 11:55

设计一个二分类器都需要那些步骤？

对于人脸二分类器，正类别可能是包含人脸的图像，负类别可能是不包含人脸的图像。确保数据集的标签正确。2.数据预处理：在裁剪人脸地标时，确保裁剪后的图像大小一致，以便输入到模型中。
一只发呆的猪·2024-01-08 11:55

FLatten Transformer：聚焦式线性注意力模块

线性注意力将Softmax解耦为两个独立的函数，从而能够将注意力的计算顺序从(query·key)·value调整为query·(key·value)，使得总体的计算复杂度降低为线性。
我菜就爱学·2024-01-08 10:28

【人工智能实验】运用贝叶斯决策理论实现手写数字识别

目录实验二运用贝叶斯决策理论实现手写数字识别一、实验目的二、实验原理1、分类器原理2、实现手写数字识别算法原理三、实验结果四、实验总结1、实验流程2、分析不同模板对于实验结果的影响。
小果果学长·2024-01-08 09:11

基于贝叶斯决策理论的分类器

基于贝叶斯决策理论的分类器基于贝叶斯决策理论的分类器贝叶斯决策理论1如何衡量分类好坏参数估计1极大似然估计2最大后验概率估计3最大熵估计4非参数估计贝叶斯分类器在现实中的应用1垃圾邮件分类2贝叶斯网络参考文献首先
CHENG-HQ·2024-01-08 09:39

师傅领进门之6步教你跑通一个AI程序！

内容提纲：环境搭建了解Tensorflow运行机制MNIST(手写数字识别)softmax性线回归MNIST深度卷积神经网络（CNN）t
weixin_30915275·2024-01-08 09:19

综述 | 一文看尽三种针对人工智能系统的攻击技术及防御策略

对分类器的高层次攻击可以分为以下三种类型：对抗性输入：这是专门设计的输入，旨在确保被误分类，以躲避检测。对抗性输入包含专门用来躲避防病毒程序的恶意文档和试图逃避垃圾邮件过滤器的电子邮件。
容数据服务集结号·2024-01-08 08:54

深度学习｜7.8 softmax回归

当出现多类的时候，就需要考虑使用softmax回归。也就是说要使得输出结果符合概率且各种概率之和为1.176.3算是一个总数。softmax层相当于将输出进行归一化，使得模型输出X为各种情况的概率。
晓源Galois·2024-01-08 07:47

机器学习周报第九周

目录摘要Abstract一、循环神经网络1.存在的问题二、RNN的应用三、transformer3.1seq2seq四、线性模型五、softmax回归总结摘要RNN通过引入门控机制（如LSTM和GRU）
Ramos_zl·2024-01-08 06:02
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