Softmax 第5页

深度学习激活函数总结（sigmoid，tanh，ReLU，Leaky ReLU，EReLU，PReLU，Softmax，Swish，Maxout，Softplus）

摘要本文总结了深度学习领域最常见的10中激活函数（sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、ELU、PReLU、Softmax、Swith、Maxout、Softplus）及其优缺点。

雪的期许·2023-11-29 00:30

深度学习笔记

卷积层最大池化非线性激活线性层小型网络搭建和Sequential使用损失函数与反向传播优化器网络模型的使用及修改完整模型的训练利用gpu训练模型验证自动求导线性神经网络线性回归基础优化算法线性回归的从零开始实现线性回归的简洁实现softmax

czyxw·2023-11-28 23:21

不同激活函数与对应的初始化方法

2.Softmax.当使用Softmax激活函数时，因为Sigmoid在0附近最敏感，梯度最大，所以可以将权重W和偏置b全部初始化为0.

zZ_efa3·2023-11-28 19:11

使用pytorch利用神经网络原理进行图片的训练(持续学习中....)

(其实就是数学的排列组合最终得到统计结果的概率)1.先把二维数组转为一维2.通过公式得到节点个数和值3…同24.通过节点得到概率(softmax归一化公式

默默努力的小老弟·2023-11-28 13:53

人工智能基础_机器学习050_对比sigmoid函数和softmax函数的区别_两种分类器算法的区别---人工智能工作笔记0090

可以看到最上面是softmax的函数对吧,但是如果当k=2那么这个时候softmax的函数就可以退化为sigmoid函数,也就是逻辑斯蒂回归了对吧我们来看一下推导过程,可以看到上面是softmax的函数可以看到

脑瓜凉·2023-11-27 06:49

动手学深度学习(三)---Softmax回归

文章目录一、理论知识1.图像分类数据集2.softmax回归的从零开始实现3.Softmax简洁实现softmax回归一、理论知识回归估计一个连续值分类预测一个离散类别回归单连续数值输出自然区间R跟真实值的区别作为损失分类通常多个输出输出

释怀°Believe·2023-11-26 20:14

动手学深度学习(四)---多层感知机

torch.randn()2.torch.zeros_like()一、理论知识1.感知机给定输入x,权重w，和偏移b,感知机输出：2.XOR问题感知机不能拟合XOR问题，他只能产生线性分割面3.多层感知机多层感知机和softmax

释怀°Believe·2023-11-26 20:40

caffe详解之优化算法

常见优化算法总结前面我们介绍了卷积神经网络中主流的数据层，卷积层，全连接层，池化层，激活函数层，归一化层，dropout层,softmax层。

AI异构·2023-11-26 13:29

【nlp】3.5 Transformer论文复现：3.解码器部分（解码器层）和4.输出部分（线性层、softmax层）

Transformer论文复现：3.解码器部分（解码器层）和4.输出部分（线性层、softmax层）3.1解码器介绍3.2解码器层3.2.1解码器层的作用3.2.2解码器层的代码实现3.2.3解码器层总结

lys_828·2023-11-25 12:08

BP神经网络下MNIST字体识别

1.BP神经网络神经网络又称多层感知机，主要包括前馈和反向传播算法，对不同的任务，构建包含不同单元数的隐含层，融合合适的激活函数（Sigmoid、softmax、tanh，ReLu等）。

Silence_Dong·2023-11-25 06:03

sklearn中的神经网络

目录概述softmax概述在机器学习中，我们建模，将特征矩阵输入模型中，然后算法为我们输出预测结果。

kongqing23·2023-11-24 05:51

深度学习常见激活函数：ReLU，sigmoid，Tanh，softmax，Leaky ReLU，PReLU，ELU整理集合，应用场景选择

文章目录1、ReLU函数（隐藏层中是一个常用的默认选择）1.1优点1.2缺点2、sigmoid函数2.1优点2.2缺点3、Tanh函数3.1优点3.2缺点4、softmax函数（多分类任务最后一层都会使用

JJxiao24·2023-11-24 02:04

Selective Kernel Networks

设计了一个名为SelectiveKernel（SK）单元的构建块，其中使用由这些分支中的信息引导的softmax注

风之羁绊·2023-11-22 18:30

分类问题的评价指标

Softmax和sigmoid的输出不同，sigmoid输出的是每一个种类成为二、分

yzZ_here·2023-11-22 13:25

（动手学习深度学习）第4章多层感知机

是最早的模型之一它的求解算法等价于使用批量大小为1的梯度下降它不能拟合XOR函数，导致了第一次AI寒冬4.1.2多层感知机总结多层感知机使用隐藏层和激活函数来得到非线性模型常用激活函数是Sigmoid，Tanh，ReLu使用softmax

深度学习炼丹师-CXD·2023-11-22 03:14

第二周作业：多层感知机

目录第二周学习内容总结Part1线性回归与softmax回归Part2小试牛刀——softmax回归实战:fashionmnist分类Step1准备工作Step2构建模型、损失函数、优化算法Kaggle

爱世界的小七·2023-11-22 03:41

【机器学习】030_多层感知机Part.1_实现原理

感知机是处理二分类问题的神经网络模型二分类：1或-1，输出离散的类Softmax模型如果有n个类的话可以做多分类问题，这里只输出一个元素，因此只作为二分类模型训练（权重更新过程）：每次将预测值与真实值比较

Cyan.__·2023-11-22 02:07

机器学习笔记（四）---- 逻辑回归的多分类

这里有两种方法使得逻辑回归能进行多分类任务：一、将多分类任务拆解成多个二分类任务，利用逻辑回归分类器进行投票求解；二、对传统的逻辑回归模型进行改造，使之变为softmax回归模型进行多分类任务求解--多分类任务拆解成多个二分类器首先了解下进行多分类学习任务的策略

zhy_Learn·2023-11-22 01:23

【深度学习实验】注意力机制（四）：点积注意力与缩放点积注意力之比较

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.理论介绍a.认知神经学中的注意力b.注意力机制1.注意力权重矩阵可视化（矩阵热图）2.掩码Softmax操作3.打分函数——

QomolangmaH·2023-11-21 21:46

【深度学习实验】注意力机制（三）：打分函数——加性注意力模型

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.理论介绍a.认知神经学中的注意力b.注意力机制1.注意力权重矩阵可视化（矩阵热图）2.掩码Softmax操作3.打分函数——

QomolangmaH·2023-11-21 21:16

softmax回归python实现

fromd2limporttorchasd2lutilsimporttorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsclassAccumulator:"""在`n`个变量上累加。"""def__init__(self,n):self.data=[0.0]*ndefadd(self,*args

可以养肥·2023-11-21 16:38

注意力机制（Attention）、自注意力机制(Self Attention)和多头注意力(Multi-head Self Attention)机制详解

2.2实现步骤1.获取KQV2.MatMul3.scale+softmax归一化4.MalMul2.3自注意力机制的缺陷三、多头自注意力机制3.1简介3.2实现步骤3.3公式参考感谢我的互联网导师：水论文的程序猿参考资料和图片来源

好喜欢吃红柚子·2023-11-21 10:23

FlashAttention计算过程梳理

FlashAttention图解（如何加速Attention）FlashAttention开源代码TransformerBlock运算量解析在self-attention模块中，主要包含全连接层（通过矩阵乘法实现）、softmax

胖胖大海·2023-11-21 03:05

2019-09-06bigo面试

小小肖肖冲鸭·2023-11-20 17:06

深度学习_12_softmax_图片识别优化版代码

因为图片识别很多代码都包装在d2l库里了，直接调用就行了完整代码：importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l"获取训练集&获取检测集"batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)net=nn.Sequential(nn.Flatten(

Narnat·2023-11-20 14:47

【深度学习实验】注意力机制（二）：掩码Softmax 操作

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.理论介绍a.认知神经学中的注意力b.注意力机制：1.注意力权重矩阵可视化（矩阵热图）2.掩码Softmax操作a.导入必要的库

QomolangmaH·2023-11-20 12:12

第四章深度学习中的损失函数(工具)

pytorch-cn.readthedocs.io)损失函数torch.nn用途特点应用场景交叉熵损失CrossEntropyLoss多分类问题当模型对真实类别的预测概率低时，损失迅速增加适用于分类任务，特别是输出层使用Softmax

小酒馆燃着灯·2023-11-20 03:19

深度学习_Softmax从零开始

Softmax从零开始实现导入必要的包frommxnetimportgluonfrommxnetimportndfrommxnet.gluonimportdataasgdata,lossasglossimportd2lzhasd2lfrommxnetimportautogradasag

VictorHong·2023-11-19 18:36

【softmax和sidmod 快速学习和用法对比】

Softmax函数和Sigmoid函数（也称为Logistic函数）在某些方面有相似之处，但它们在使用和适用场景上有一些不同。

A half moon·2023-11-19 18:37

MLP感知机python实现

fromtorchimportnnfromsoftmax回归importtrain_ch3importtorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransforms

可以养肥·2023-11-19 14:47

【CUDA编程--编程模型简介&算子开发流程】

CUDACUDA全称（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）统一计算架构，是NVIDIA推出的并行计算平台深度学习加速：对于神经网络，无论是离线训练还是在线推理，都有巨量的矩阵、归一化、softmax

Mr.Lee jack·2023-11-19 11:33

深度学习（五）softmax 回归之：分类算法介绍，如何加载 Fashion-MINIST 数据集

Softmax回归基本原理回归和分类，是两种深度学习常用方法。回归是对连续的预测（比如我预测根据过去开奖列表下次双色球号），分类是预测离散的类别（手写语音识别，图片识别）。

灰海宽松·2023-11-19 06:33

pytorch深度学习基础（五）——SoftMax函数反向传递公式推导及代码实现

SoftMax函数反向传递公式推导及代码实现SoftMax函数介绍简介公式图像反向传递公式推导当输入坐标与输出坐标相对应时当输入坐标与输出坐标不对应时两种情况合并代码实现一个简单但不严谨的实现正规代码SoftMax

艾醒(AiXing-w)·2023-11-18 19:37

机器学习第7天：逻辑回归

文章目录介绍概率计算逻辑回归的损失函数单个实例的成本函数整个训练集的成本函数鸢尾花数据集上的逻辑回归Softmax回归Softmax回归数学公式Softmax回归损失函数调用代码参数说明结语介绍作用：使用回归算法进行分类任务思想

Nowl·2023-11-18 17:41

【深度学习】吴恩达课程笔记(五)——超参数调试、batch norm、Softmax 回归

(二)——浅层神经网络、深层神经网络【深度学习】吴恩达课程笔记(三)——参数VS超参数、深度学习的实践层面【深度学习】吴恩达课程笔记(四)——优化算法吴恩达课程笔记——超参数调试、batchnorm、Softmax

zz的学习笔记本·2023-11-17 15:40

神经网络 mse一直不变_神经网络中的蒸馏技术，从Softmax开始说起

↑点击蓝字关注极市平台作者丨SayakPaul、ronghuaiyang(译)来源丨AI公园编辑丨极市平台极市导读本文讨论了一种模型优化技术——知识蒸馏。它能与量化、修剪等无缝集成，在不影响精度的前提下进一步减小生产模型的尺寸。>>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿本报告讨论了非常厉害模型优化技术——知识蒸馏，并给大家过了一遍相关的TensorFlow的代码。“模型集成是一个相当有保证

weixin_39804620·2023-11-16 21:46

神经网络中的蒸馏技术，从Softmax开始说起

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者：SayakPaul编译：ronghuaiyang导读从各个层次给大家讲解模型的知识蒸馏的相关内容，并通过实际的代码给大家进行演示。本报告讨论了非常厉害模型优化技术——知识蒸馏，并给大家过了一遍相关的TensorFlow的代码。“模型集成是一个相当有保证的方法，可以获得2%的准确性。“——AndrejKarpathy我绝对同

小白学视觉·2023-11-16 21:14

11-13 周一同济子豪兄CNN卷积神经网络学习记录

卷积层池化层softmax，sigmoid 卷积的

思影影思·2023-11-16 21:13

11-16 周四简单代码理解FlashAttention 分块计算softmax

下面的代码对于2*3进行演示#!/usr/bin/envpython#-*-encoding:utf-8-*-importnumpyasnp#定义输入数组input_array=np.array([[1,2,3],[4,9,6]])print("np.e:",np.e)print("1/np.e:",1/np.e)#求出每行的最大值max_values=np.max(input_array,axi

思影影思·2023-11-16 21:43

深度学习笔记：第二周链接汇总

梯度检验链接神经网络初始化权重设置链接第一周三次作业链接链接链接链接链接链接Mini-batch梯度下降法链接MomentumRMSpropAdam学习率衰减链接第二周作业链接链接超参数调试链接BatchNormBatch归一化链接链接softmax

??18045080716·2023-11-16 21:11

11-15 周三 softmax 回归学习

11-15周三softmax回归学习时间版本修改人描述2023年11月15日11:17:27V0.1宋全恒新建文档简介 softmax分享可以参考什么是softmax 回归估计一个连续值，分类预测一个离散类别

思影影思·2023-11-16 21:40

[pytorch]关于进行代码构建网络的一点补充内容(会持续补充)

如果你想先跑起来一个神经网络代码,那么请你先移步我的上一篇博客,是关于如何手动构建softmax神经网络的,那篇博客的代码是可以直接跑起来的.

ViceMusic5·2023-11-14 21:42

深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别计算机竞赛

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·2023-11-14 20:11

CLIP：万物分类（视觉语言大模型）

本文来着公众号“AI大道理”论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.00020传统的分类模型需要先验的定义固定的类别，然后经过CNN提取特征，经过softmax进行分类。

AI大道理·2023-11-14 00:19

深度学习笔记--基于C++手撕self attention机制

crossattention1--selfattention原理直观来讲，就是每个token的Query去和其它token（包括自身）的Key进行dotproduct（点积）来计算权重weight，weight一般需要进行softmax

晓晓纳兰容若·2023-11-13 01:50

人工智能-卷积神经网络（LeNet）

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\(28\times28\)的图像展平为一个784维的固定长度的一维向量，然后用全连接层对其进行处理。

白云如幻·2023-11-12 09:36

机器学习读书笔记之11 - 岭回归 & LASSO回归

回归就是对数据进行拟合，我们常说的线性回归、高斯回归、SVR、Softmax都是属于回归。

linolzhang·2023-11-11 17:50

对知识蒸馏的一些理解

就是拿教师模型在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签和学生模型也在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签的交叉熵损失；硬损失hardloss顾名思义就是很硬和，不太软柔放松，就是直接在蒸馏温度为1（也就是原生的softmax

重剑DS·2023-11-11 17:38

自己动手实现一个深度学习算法——五、误差反向传播法

计算图的反向传播2)什么是链式法则3）链式法则和计算图3.反向传播1）加法节点的反向传播2）乘法的反向传播3）苹果的例子4）简单实现4.激活函数层的实现1)ReLU层2)Sigmoid层实现5.Affine/Softmax

千里之行起于足下·2023-11-11 07:14

[深度学习]不平衡样本的loss

不平衡样本的loss”softmax“、”weightedsoftmax“、”focal“、”class-balanced“和”balancedsoftmax“都是用于多类分类任务的损失函数。

或许，这就是梦想吧！·2023-11-11 06:03

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