Softmax分类器第8页

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

【OpenCV】获取各种分类器的haarcascades_*.XML 文件的详细介绍

文章目录获取方式下载opencv获取直接下载文件说明获取方式下载opencv获取安装OpenCV并获取xml文件：首先，请参考Windows下OpenCV的下载安装教程（详细）中的步骤，下载OpenCV。一旦下载完成，请找到你的OpenCV安装路径。以我为例，我的路径是d:/python/python/Lib/site-packages。在该路径下，你将找到一个叫做cv2的文件夹。进入cv2文

☞黑心萝卜三条杠☜·2024-01-08 06:55

深度学习基本理论 3 ：之物体检测（Anchor base/NMS/softmax/损失函数/BCE/CE/zip

1、Anchorbase和Anchorfree1.1AnchorbaseAnchorbase，译为基于锚点的一个物体检测方法，也可以叫做基于一组预定义的框模型会预测每个锚点是否存在对象，并预测需要对锚点进行的调整以更好地适应该对象Anchorbase物体检测方法：FastR-CNN、SSD、YOLO、RetinaNet1.2AnchorFreeAnchorFree，无锚点方法则不依赖于预定义的锚点

机器学习杨卓越·2024-01-07 23:13

sigmoid softmax优化

1.前言最近在搞模型部署发现，推理速度不能满足我们需求，于是最近学习了优化算子技巧，学到了sigmoid，softmax算子优化，真的数学之美。

鲤鱼不懂·2024-01-07 22:40

Video classification with UniFormer基于统一分类器的视频分类

本文主要介绍了UniFormer:UnifiedTransformerforEfficientSpatial-TemporalRepresentationLearning代码：https://github.com/Sense-X/UniFormer/tree/main/video_classificationUNIFormer动机由于视频具有大量的局部冗余和复杂的全局依赖关系，因此从视频中学习丰富

卡拉比丘流形·2024-01-07 21:00

【Python机器学习】朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是与线性模型非常相似的一种分类器，它的训练速度往往更快，但是泛化能力比线性分类器稍差。

zhangbin_237·2024-01-07 19:53

geemap学习笔记 08 geemap 监督分类结果的精度验证案例

文章目录前言一、分类精度评价二、监督分类结果的精度验证1.混淆矩阵2.总体精度3.Kappa系数4.生产者精度5.用户精度总结前言要评估分类器的准确性，可以使用ConfusionMatrix。

弈落馨·2024-01-07 19:22

【Python机器学习】线性模型——用于多分类的线性模型

在测试点上运行所有分类器进行预测，在对应类别上分数最高的分类器“胜出”，将这个类别标签范围作为预测结果。多分类Logistics回归背后的数学与“一对其余”方法稍有不同，但也是对

zhangbin_237·2024-01-07 19:20

深度学习

PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论

机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

迁移学习|代码实现

还记得我们之前实现的猫狗分类器吗？在哪里，我们设计了一个网络，这个网络接受一张图片，最后输出这张图片属于猫还是狗。实现分类器的过程比较复杂，准备的数据也比较少。

霜溪·2024-01-07 19:59

第15课利用openCV实现人脸识别

2.修改capImg函数：intfmle::capImg(){//加载人脸检测分类器cv::CascadeClassifierfaceCascade;faceCascade.load("E:\\SDK\

西部秋虫·2024-01-07 18:34

深入理解Word Embeddings：Word2Vec技术与应用

）的假设2.3One-hot向量编码2.4分类问题3Skip-gram模型3.1Skip-gram模型简介3.2目标词预测上下文3.3词语关联性的捕捉4优化Word2Vec模型的方法4.1负采样和分层softmax4.2

cooldream2009·2024-01-07 11:52

目标检测part1

而更大的特征图有助于目标检测和目标分割任务中对小物体的识别分割效果转置卷积不是真正意义上的反卷积，是一种上采样的方式，让小图片变成大图片目标识别——目标检测——多目标检测传统目标检测方法：滑动窗口+传统机器学习分类器

草莓味的狮子座leo·2024-01-07 11:53

手搓没有softmax 的gpt

手搓没有softmax的gpt代码解析代码代码importpandasaspdfromtqdmimporttqdmimportnumpyasnpimportpaddle#classFeedForward

东方佑·2024-01-07 09:25

ROS OpenCV 级联分类器

Haar级联分类器、HOG级联分类器和LBP级联分类器都是计算机视觉中用于目标检测的特征提取与分类方法，它们各自利用不同的图像特征进行训练，并且通常结合级联结构来提升实时性。

K-Liberty·2024-01-07 07:15

一个实例让你初识图像卷积

2.卷积层,与一维一样,把它当成一种运算就好理解了3.图像中目标的边缘检测五.学习由X生成Y的卷积核总结前言在学习卷积神经网络之前我们已经了解了线性神经网络,这里我们简单回顾一下,从我们的线性回归,,softmax

笔写落去·2024-01-07 07:25

自动驾驶预测-决策-规划-控制学习（4）：预测分析文献阅读

一个最简单的神经网络模型神经网络可以理解为一个分类器，通过训练后，能够记住我们人为需要的一

棉花糖永远滴神·2024-01-07 06:11

新南威尔士大学 comp9444 Assignment2课业解析

题意：递归神经网络与情感分类——按要求训练二元文本分类器，用pytorch实现不同的神经网络模型，使准确率达到80%以上解析：任务要求分别实现基于LSTM(一种特殊的RNN)和CNN两种神经网络的二元文本分类器

请叫我全村的希望·2024-01-07 02:34

竞赛保研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·2024-01-06 20:30

数据挖掘经典算法之K-邻近算法（超详细附代码）

算法复杂度kNN是一种lazy-learning算法，分类器不需要使用训练集进行训练，因此训练时间复杂

Python研究者·2024-01-06 19:37

54、Softmax 分类器以及它的底层原理

下面开始介绍最后一个算法softmax。在前面介绍全连接算法或其他文章中，或多或少也提到了softmax。在分类网络里，softmax的作用主要是将模型的原始输出映射到0~1之间的概率分布。

董董灿是个攻城狮·2024-01-06 17:18

55、交叉熵损失函数和softmax

上一节介绍了softmax函数，这里插一篇关于损失函数的介绍，看一看softmax和损失函数是如何结合的。在很多分类任务中，损失函数使用的是交叉熵损失。

董董灿是个攻城狮·2024-01-06 17:47

AI技术体系和领域浅总结

中国人民大学出版社）张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础（估计方法特征工程）线性模型（线性回归）逻辑回归决策树模型（GBDT）支持向量机贝叶斯分类器神经网络

TisUs·2024-01-06 16:26

8天狂收6100颗星，可商用！东京工业、麻省理工等开源Stream Diffusion

同时引入了“残差无分类器指导”方法，进一步提升了流批处理的效率和图像质量。根据StreamDi

RPA中国·2024-01-06 15:13

深度学习（学习记录）

题型：填空题+判断题30分、简答题20分、计算题20分、综合题（30分）综合题（解决实际工程问题，不考实验、不考代码、考思想）一、深度学习绪论（非重点不做考察）1、传统机器学习：人工特征工程+分类器概念

学数学的懒哥·2024-01-06 13:49

Vgg和AlexNet学习笔记

AlexNetAlexNet包含8层，其中有五层卷积和三层全连接层，最后一个全连接层的输出传递给softmax层，对应1000个类标签的分布第一层中的卷积核大小是11×11，接着第二层中的是5×5，之后都是

juicybone·2024-01-06 12:33

实战干货：用 Python 批量下载百度图片！

下一篇，我打算写一个小狗分类器，不知道各位意见如何！结果演示：首先，打开百度图片首页，注意下图url

爱编程的鱼·2024-01-06 10:14

Sklearn之随机森林

一：定义随机森林是一个包含多棵决策树的分类器，其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。在Sklearn库中，随机森林包含：随机森林分类、随机森林回归两种。

steven_moyu·2024-01-06 05:07

大创项目推荐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·2024-01-06 02:16

FasterRCNN目标检测

将所提特征送入每一类的SVM分类器，判断是否属于该类。候选框位置回归。FastRCNNFas

tao_sc·2024-01-06 00:49

【Python机器学习】k近邻的优缺点

neighbors分类器有两个重要参数：邻居个数和数据点之间距离的度量方法。实践中使用较小的邻居个数（3、5个）往往可以取到比较好的结果。

zhangbin_237·2024-01-05 22:54

GBDT、XGBoost、LightGBM的区别与联系

GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个经典的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。

徐卜灵·2024-01-05 19:32

Python人脸识别

实现效果代码importcv2#加载人脸识别分类器face_cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')#打开摄像头

李青椒bbll·2024-01-05 17:25

【机器学习】损失函数(Loss Function)全总结(2023最新整理)关键词：Logistic、Hinge、Exponential、Modified Huber、Softmax、L1、L2正则化

目录一、定义二、损失函数1.回归损失函数1.1平方损失函数（quadraticlossfunction）1.2绝对（值）损失函数（absolutelossfunction）1.3对数损失函数（logarithmiclossfunction）1.4Huber损失(huberloss)1.5图像对比-优缺点2.分类损失函数2.10-1损失函数（0-1lossfunction）2.2对数似然损失函数（L

daphne odera�·2024-01-05 15:57

【机器学习】卷积神经网络（五）-计算机视觉应用

七、应用-计算机视觉7.1人脸检测DenseBox\Femaleness-Net\MT-CNN\CascadeCNN介绍VJ框架的分类器级联用于卷积网络用于人脸检测的紧凑卷积神经网络级联问题：作者希望实时检测高分辨率视频流中的正面

十年一梦实验室·2024-01-05 07:22

神经网络的核心：帮助新手理解 PyTorch 非线性激活函数

目录torch.nn子函数非线性激活详解nn.SoftminSoftmin函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.SoftmaxSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码

E寻数据·2024-01-05 07:10

逻辑回归简单案例分析--鸢尾花数据集

文章目录1.IRIS数据集介绍2.具体步骤2.1手动将数据转化为numpy矩阵2.1.1从csv文件数据构建Numpy数据2.1.2模型的搭建与训练2.1.3分类器评估2.1.4分类器的分类报告总结2.1.5

几窗花鸢·2024-01-05 07:32

深度学习课程实验一浅层神经网络的搭建

一、实验目的1、学习如何建立逻辑回归分类器用来识别猫。将引导你逐步了解神经网络的思维方式，同时磨练我们对深度学习的直觉。

叶绿体不忘呼吸·2024-01-04 21:08

机器学习-贝叶斯网络

贝叶斯分类器贝叶斯网络是通过假设数据的先验分布，利用贝叶斯公式计算后验概率，将样本根据概率进行分类。

alstonlou·2024-01-04 21:18

2019年上半年收集到的人工智能迁移学习干货文章

迁移学习之最大分类器差异的无监督域适应吴恩达深度学习笔记(67)-迁移学习（Transferlearning)深度学习不

城市中迷途小书童·2024-01-04 20:11

R-CNN

算法步骤：R-CNN框架R-CNN缺点总结：R-CNN是首先生成许多候选框，然后再对每个候选框使用CNN进行特征提取，再将提取的特征送入到SVM（多少类别就对应多少个SVM分类器）进行二分类，最后再通过边界框回归去调整边界框的位置

DQ小恐龙·2024-01-04 19:30

计算机视觉（北邮鲁鹏）学习记录

基本题型：题型：选择、填空、简答、分析绝大多数内容参考自PPT一、线性分类器基本了解内容：每个过程都有些啥图像表示：二进制图像、灰度图像、彩色图像。

学数学的懒哥·2024-01-04 17:18

Modeling Trajectories with Recurrent Neural Networks阅读准备知识

1.softmax函数：我认为是将输入转化为输出的一个巧妙的函数...link：http://blog.csdn.net/hejunqing14/article/details/489803212.权重的第二范式

FD_Rookie·2024-01-04 14:45

提升算法之Adaboost算法

提升算法提升算法也称为boosting算法，它是将弱学习算法提升为强学习算法的一类算法，可用来提升弱分类器的准确度。那么这里需要补充一下弱学习和强学习的概念。

LiBiscuit·2024-01-04 11:52

Datawhale零基础入门NLP赛事 - Task3 基于机器学习的文本分类

我们构建了基于词袋模型和TF-IDF的特征提取器，随后构建了岭回归的分类器，并通过更改其各项参数观察变化，最后，使用逻辑回归作为分类器，发现效果大不如岭回归分类器。具体分析随后附上。

AugBoost·2024-01-04 07:45

数据挖掘--决策树

直观看上去，决策树分类器就像判断模块

人工智能MOS·2024-01-04 06:25

支持向量机SVM详细原理，Libsvm工具箱详解，svm参数说明，svm应用实例，神经网络1000案例之15

应用实例，基于SVM的股票价格预测支持向量机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·2024-01-04 06:14

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