argmax 第12页

numpy 矩阵操作

importnumpyasnp#定义一个矩阵A=np.arange(14,2,-1).reshape((3,4))print(A)#求矩阵A最小值索引print(np.argmin(A))#求矩阵A最大值索引print(np.argmax

niklaus.z.lee·2018-05-19 11:39

演示反池化的操作

对于最大池化层，也不支持输出最大激活值得位置，但是同样有个池化的反向传播函数tf.nn.max_pool_with_argmax()。

cakincqm·2018-05-13 16:50

argmin ，argmax函数

在数学中，ARGMAX（或ARGMAX）代表最大值，即给定参数的点集，给定表达式的值达到其最大值：换一种说法，是f（x）具有最大值M的x的值的集合。

slicing·2018-05-12 10:18

numpy.argmax

例子：a=np.arange(6).reshape(2,3)aarray([[0,1,2],[3,4,5]])np.argmax(a)5np.argmax(a,axis=0)#列上最大值的索引array

NockinOnHeavensDoor·2018-05-08 09:55

tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(out, 1), tf.argmax(y_, 1)), tf.float32))解析

1.tf.argmax()返回arr的最大值withtf.Session()assess:print(sess.run(tf.argmax(arr,0)))#返回每一列的最大值的索引print(sess.run

Hubz131·2018-04-24 00:34

NumPy学习笔记

(0,10,size=[3,3])求某列的最大值：max_value=a[:,1].max()或者max_value=np.max(a[:,1])求某列最大值的索引：max_index=a[:,1].argmax

Famir_Tse·2018-04-22 23:04

tensorflow学习笔记（二）

tf.argmax(array,axis=None,out=None)返回axis列最大值的引索。

gzj_1101·2018-03-21 15:11

TensorFlow的argmax和arg_max

大白一枚记录学习点滴敲代码时本想敲argmax结果出来个arg_max[懵逼状]突然想搞清有什么区别tf.argmax()与numpy.argmax()方法的意思是一致的，即：axis=0时返回每一列最大值的位置索引

ZhangQQer·2018-03-13 15:47

(Tensorflow之十七）np.argmax（tf.argmax)的使用

一维数组一维数组使用np.argmax返回的是数组内最大值的下标位置importnumpyasnpy1=np.array([1,2,3,7,8,9])y1=np.argmax(y1)print("they1is

abiggg·2018-02-25 01:22

numpy之argmax、argmin、maximum函数

同numpy的其他函数一样，mamimum，argmax，argmin函数也都能进行广播，并对np.array进行操作。maximummaximum是用来求最大值的，可以用来实现ReLu函数。

chaolei_9527·2018-02-07 20:21

【tensorflow】tf.one_hot,tf.reduce_mean,tf.argmax,tf.equal,tf.cast学习

由于使用tensorflow训练时经常用到一些对求准确率、损失值、预测值等数据处理的函数，特此记录一下。0、准备数据首先准备一些数据，作为计算后的y值和真实标签t。一维，长度是10，代表10组数据，每个数字代表一种类别，共4种类别，0123。可以看到一共10组数据，有两组不一样，所以后面计算得到的准确率应该是0.8。importnumpyasnpimporttensorflowastfy_=[0,

夏洛的网·2018-01-08 11:02

numpy 和tensorflow中argmax()，argmin()函数使用讲解

在使用argmax()函数时，比如在深度学习里面计算acc经常要用到这个参数，这个参数返回的是沿轴axis最大值的索引值，对于，tensorflow和numpy用法是一样的，此处我就用numpy来举例说明

ML_BOY·2018-01-03 11:07

tensorflow tf.argmax() 用法例子

argmax()官方文档如下：tf.argmax(input,dimension,name=None)Returnstheindexwiththelargestvalueacrossdimensionsofatensor.Args

Jaichg·2017-12-22 16:18

用python学概率与统计（第三章）描述性统计:数值方法

########********************************count非NA值的数量describe针对Series或DF的列计算汇总统计min,max最小值和最大值argmin,argmax

polarislove1113·2017-12-21 23:32

池化函数-max_pool_with_argmax

importtensorflowastfimportnumpyasnpinput_data=tf.Variable(np.random.rand(10,6,6,3),dtype=np.float32)filter_data=tf.Variable(np.random.rand(2,2,3,10),dtype=np.float32)y=tf.nn.conv2d(input_data,filter_d

clickyeah·2017-12-10 00:14

ValueError: Only call `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., l

cross_entropy=tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(y,tf.argmax(y_,1))这个语句造成：Traceback(mostrecentcalllast

ChenVast·2017-12-08 20:52

ValueError: Only call `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., l

cross_entropy=tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(y,tf.argmax(y_,1))这个语句造成：Traceback(mostrecentcalllast

ChenVast·2017-12-08 20:52

线性模型（linear model）

argmin就是使后面这个式子达到最小值时的变量的取值argmax就是使后面这个式子达到最大值时的变量的取值形式：**f(**x)=w.x+b参数解释：x：列向量，n维表示样本的n种特征w：为每个特征对应的权重生成的权重向量案例

Lanbocsdn·2017-10-24 17:04

机器学习入门算法及其java实现-EM(Expectation Maxium)算法

可以算是一种含有隐的概率模型参数的极大似然估计法；假设θ为模型的参数，为模型的观测数据，γ模型中存在的隐藏变量，EM算法的是通过最大化观测数据logP(Y|θ)的方法来求出θ的极大似然估计，可以转化为表达式:θ^=argmaxθ

fre0sty·2017-10-18 15:26

机器学习入门算法及其java实现-KNN算法

由离它最近的k个点的类别决定；其中训练集为T{(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},离X0(x0,y0)最近的K个点根据分类决策规则（如多数表决）决定X0(x0,y0)的类别y0:y0=argmaxξj

fre0sty·2017-10-17 21:48

tensorflow学习之常用函数总结：tensorflow.argmax()函数

tensorflow.argmax()函数tf.argmax(input,axis=None,name=None,dimension=None)此函数是对矩阵按行或列计算最大值参数input：输入Tensoraxis

Allenlzcoder·2017-09-27 09:34

rnn decoder

1.rnn_decoderdef_extract_argmax_and_embed(embedding,output_projection=None,update_embedding=True):"""

Hanx_22·2017-08-31 15:53

tf.arg_max和tf.argmax

参考官方文档感觉这两个函数作用差不多但是我习惯用tf.argmaxformat:argmax(input,axis=None,name=None,dimension=None)Args:input:A`

oyejiji·2017-08-14 11:59

numpy.argmax/argmin/max/min

:a=np.array([1,2,3,3,2,1])In[2]:a.max()Out[2]:3In[3]:a.argmax()#返回第一个最大值的索引Out[3]:2In[4]:a.min()Out[4

Claroja·2017-07-19 10:02

先验和后验概率

学习器在候选假设集合H中寻找给定数据D时可能性最大的假设h，h被称为极大后验假设（MAP）确定MAP的方法是用贝叶斯公式计算每个候选假设的后验概率，计算式如下:h_map=argmaxP(h|D)=argmax

hahajing369·2017-06-28 11:41

numpy里面的argmax函数

numpy里面的argmax函数函数原型：defargmax(a,axis=None,out=None)a----输入arrayaxis----为0代表列方向，为1代表行方向out----结果写到这个array

banana1006034246·2017-06-16 15:00

A Diversity-Promoting Objective Function for Neural Conversation Models

传统的生成模型计算方式是：target=argmax（logP（T|S）），即在source给定的条件下，寻找出最大概率的target。

六月麦茬·2017-06-05 22:02

详解numpy的argmax

从最简单的例子出发假定现在有一个数组a=[3,1,2,4,6,1]现在要算数组a中最大数的索引是多少.这个问题对于刚学编程的同学就能解决.最直接的思路,先假定第0个数最大,然后拿这个和后面的数比,找到大的就更新索引.代码如下a=[3,1,2,4,6,1]maxindex=0i=0fortmpina:iftmp>a[maxindex]:maxindex=ii+=1print(maxindex)这个问

洪洪·2017-05-26 18:53

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的用法

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(y,tf.argmax(y_)):y表示的是实际类别，y_表示预测结果，这实际上面是把原来的神经网络输出层的

UESTC_C2_403·2017-05-16 10:40

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的用法

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(y,tf.argmax(y_)):y表示的是实际类别，y_表示预测结果，这实际上面是把原来的神经网络输出层的

UESTC_C2_403·2017-05-16 10:00

tf.argmax的使用

tf.argmax(vector,1)：返回的是vector中的最大值的索引号，如果vector是一个向量，那就返回一个值，如果是一个矩阵，那就返回一个向量，这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号

UESTC_C2_403·2017-05-16 00:48

Tensorflow中的tf.argmax()函数

转载请注明出处：http://www.jianshu.com/p/469789141af7官方API定义tf.argmax(input,axis=None,name=None,dimension=None

WilloLee·2017-04-24 20:19

tf.argmax()以及axis解析

首先，明确一点，tf.argmax可以认为就是np.argmax。tensorflow使用numpy实现的这个API。简单的说，tf.argmax就是返回最大的那个数值所在的下标。

萝卜虫·2017-04-23 18:13

tf.argmax

tf.argmax(input,axis=None,name=None,dimension=None)此函数是对矩阵按行或列计算最大值参数input：输入Tensoraxis：0表示按列，1表示按行name

luoganttcc·2017-04-21 14:28

【Tensorflow】tf.argmax函数

TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领

zj360202·2017-04-20 15:39

关于numpy中的广播与argmax问题

问题背景最近正在看faster-rcnn的anchor-target-layer.py源码，其中关于numpy的argmax（）问题搞得很混乱。此问题理清楚还需要高清楚numpy的索引的运作原理。

liamlau·2017-04-03 00:00

Tensorflow argmax函数详解

defargmax(self,axis=None,fill_value=None,out=None):返回沿着某个维度最大值的位置Returnsarrayofindicesofthemaximumvaluesalongthegivenaxis.Maskedvaluesaretreatedasiftheyhadthevaluefill_value.Parameters----------axis:{

核心码匠·2017-01-04 15:44

机器学习笔记(十八)——HMM的参数估计

一、HMM中的第三个基本问题参数估计问题：给定一个观察序列O=O1O2…OT，如何调节模型μ=(A,B,π)的参数，使得P(O|μ)最大化：argmaxμP(Otraining|μ)模型的参数是指构成μ

_Kevin_Duan_·2016-10-29 12:21

PRML读书笔记（二）：三种概率推断思想

而这一直观的想法，有三种表达方式：注意下列使用到的数学符号如下：x表示训练集t表示训练集对应的标签（因变量值）θ表示模型参数极大似然估计（MaximumLikelihood）：argmaxθ P(t|x

z5718265·2016-05-09 20:00

机器学习基础（十五）—— blending

uniformblending：（1）blending：T个分类器参与投票（2）uniform：一人一票应用于两大问题的解决：（1）classification：G(x)=argmax1≤k≤K∑t=1T1gt

lanchunhui·2016-03-24 22:00

K近邻算法

分类决策规则k近邻算法(1)给定距离度量，在训练集T中找到与x最近邻的k个点涵盖这k个点的x领域记作Nk(x);(2)在Nk(x)中根据分类决策规则(如多数表决)决定x的类别y: y=argmax

qq_20602929·2016-03-13 14:00

numpy实用技巧（一）

np.set_printoptions(precision=4)一维数组构成的list，再进行像数组的转换是以行的形式（而非列的形式）在拼接；>>>X=np.random.randn(5,3) >>>ops=[np.argmax

lanchunhui·2016-01-09 17:00

从 GMM 到 EM 算法

EM迭代流程为：θ(g+1)=argmaxθM-Step∫zlog

lanchunhui·2016-01-07 09:00

Python基础——min/max与np.argmin/np.argmax

max（更适合处理可迭代对象，可选的参数是key=func）与np.min/np.max（可适合处理numpy.ndarray对象，可选的参数是axis=0或者1）作比较，只不过np.argmin/np.argmax

lanchunhui·2015-11-25 23:00

LaTeX argmin argmax 下标使用方法

文章链接：http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50036001LaTeX中，使用argmin，argmax时，设置下标可用下面方法：\begin{equation

YhL_Leo·2015-11-25 13:00

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{DenseMatrix => BDM, DenseVector => BDV, argmax => brzArgmax, sum => brzSum} import org.apache.spark

·2015-11-13 06:17

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ML 和 MAP ML: argmax(p , p(x | p)) 。其中x是样本。如果参数p先验等概，于是根据Bayesian定理ML和MAP等价。

·2015-11-13 02:32

caffe 最新的层都有哪些呢？

research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/http://arxiv.org/abs/1502.01852更新之后每层的设置从layers变为layer，现有的层有AbsVal,Accuracy,ArgMax

wangzhebupt·2015-04-13 15:00

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，yN）=ArgMax∏P（yi |xi）·P（xi |xi-1）。这是一个没有状态跳跃，也没有状态自环的相对简单的隐含马尔科夫链。P（yi |xi）是每个状态的产生概率，

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