softmax分类器第15页

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

部署ML/DL 模型到一个consolidated AI演示

FastAPI，TensorFlowServing，HAProxy，Docker，Covid-19目的：过去几个月里，我们提到了一些深度学习和机器学习的快速演示，包括一个简单的Covid-19X射线图像分类器和一个用于可能的

InterSystems·2023-11-22 17:16

NLP：使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法

SciKitLearn是一个用于机器学习项目的广泛库，包括多种分类器和分类算法、训练和指标收集方法以及预处理输入数据的方法。在每个NLP项目中，文本都需要矢量化才能被机器学习算法处理。矢量化方

无水先生·2023-11-22 16:58

机器学习实战4：Adaboost提升：病马实例+非均衡分类问题

一引言1元算法（集成算法）：多个弱分类器的组合；弱分类器的准确率很低50%接近随机了这种组合可以是不同算法或同一算

weixin_34008805·2023-11-22 15:40

分类模型-评估指标（2）：ROC曲线、 AUC值（ROC曲线下的面积）【只能用于二分类模型的评价】【不受类别数量不平衡的影响；不受阈值取值的影响】【AUC的计算方式：统计所有正负样本对中的正序对】

评价二值分类器的指标很多，比如precision、recall、F1score、P-R曲线等。但这些指标或多或少只能反映模型在某一方面的性能。

u013250861·2023-11-22 15:07

[机器学习] - 提升方法AdaBoost

Adaboost是一种集成学习的方法，当采用基于简单模型的单个分类器对样本进行分类的效果不理想时，人们希望能够通过构建并整合多个分类器来提高最终的分类性能。

ZhuNian的学习乐园·2023-11-22 15:35

adaboost 预测马病的几率,最大auc取法, 测试集准确率82.09%

实践中当迭代次数较大的时候会过拟合,故以最大训练次数40次,在训练集错误率不上升的前提下,最大的auc的次数,作为最佳迭代次数3.每次训练都会计算auc并绘图,迭代40次后,依照最大auc的次数重新训练,得到3个弱分类器

陈君豪·2023-11-22 15:59

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

机器学习第10天：集成学习

文章目录机器学习专栏介绍投票分类器介绍代码核心代码示例代码软投票与硬投票bagging与pasting介绍核心代码随机森林介绍代码结语机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客介绍集成学习的思想是很直观的

Nowl·2023-11-22 08:38

（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】034_多层感知机Part.2_从零实现多层感知机

·思路：采用两个分类器分类，每次分出两个输入，再借助这两个分类从而分出。即采用同或运算，当两次分类的值相同时，输出为1；当两次分类的值不同时，输出为0.

Cyan.__·2023-11-22 02:36

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

人工智能基础_机器学习046_OVR模型多分类器的使用_逻辑回归OVR建模与概率预测---人工智能工作笔记0086

例如，如果有K个类别需要分类，则会有K个二分类器，每个分类器只负责判断某一个类别与其他所有类别的区别。这

脑瓜凉·2023-11-22 01:32

【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

CV学习笔记-CNN-VGG

**分类器设计：**是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可

Moresweet猫甜·2023-11-21 18:40

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

【深度学习与计算机视觉】8、深度学习背景与人工神经网络

文章目录一、基础知识二、神经网络2.1神经网络的结构：2.2为什么神经网络在分类问题中的效果比较好：2.3BP算法一、基础知识线性分类器：工业界有很多算法完成分类的问题，比如线性分类器，输入一张32x32x3

呆呆的猫·2023-11-21 16:35

【机器学习】交叉验证 Cross-validation

交叉验证(CrossValidation)方法思想简介以下简称交叉验证(CrossValidation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset

TwcatL_tree·2023-11-21 14:42

简述人工智能算法简介?

集成学习的简单原理是生成多个分类器/模型，各自独

视壮科技·2023-11-21 11:08

浅尝OpenCV-Python人脸检测

文章目录1.Cascade分类器1.1加载haar_face面部识别参数1.2detectMultiScale()函数1.3识别加框2.Face-Recognition2.1创建训练集2.2保存参数2.3

Miracle Fan·2023-11-21 10:07

pytorch入门（二）基于PyTorch的图像分类

pytorch入门（二）基于PyTorch的图像分类鱼猫分类器任务数据dataset和dataloader建立训练数据集建立验证和测试数据集建立dataloderbatch_size设置神经网络lossfunctionoptimizing

手握锟釿镐口呼烫烫烫·2023-11-21 10:24

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

AUC的判断分类器优劣标准是什么？AUC如何计算？Python 实现

AUC的判断分类器优劣标准是什么？AUC如何计算？Python实现AUC（AreaUndertheCurve）是用于评估分类模型性能的一种常用指标。

幻想世界中的绚丽色彩·2023-11-21 10:45

《Deep learning for time series classification a review》基于深度学习的时间序列分类综述

随机初始化如何影响深度学习分类器的性能？最后：是否可以避免DNN的黑盒效应以提供可解释性？

ManRock·2023-11-21 07:34

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

二元分类器模型评估指标

文章目录准确率精准率与召回率F1值ROCAUC得分sklearn操作各个指标准确率准确率顾名思义就是分类器正确分类的样本数占总体数的比例，虽然准确率可以衡量分类器的整体正确性，但是当类别在总样本中呈偏态分布是

2020重新做人·2023-11-21 00:01

九、二元分类效果的评估方法

www.shareditor.com以及原始链接地址真阳性truepositives,TP真阴性truenegatives,TN假阳性falsepositives,FP假阴性falsenegatives,FN)准确率分类器预测正确

jiangjingxuan·2023-11-21 00:59

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

机器学习---初识贝叶斯分类器

1.引入问题有两个可选的假设：病人有癌症、病人无癌症，可用数据来自化验结果：正+和负-有先验知识：在所有人口中，患病率是0.008，对确实有病的患者的化验准确率为98%，对确实无病的患者的化验准确率为97%总结如下：P(cancer)=0.008,P(┐cancer)=0.992P(+|cancer)=0.98,P(-|cancer)=0.02P(+|┐cancer)=0.03,P(-|┐canc

三月七꧁ ꧂·2023-11-20 07:05

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

手动制作Haar分类器 haar_xxxx.xml文件并测试

在人脸检测中，有时候会用到haar分类器，我们会使用opencv\sources\data\haarcascades下haarcascade_frontalface_alt.xml文件，但是系统提供xml

xiaopangzi313·2023-11-19 18:04

【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

【机器学习12】集成学习

1集成学习分类1.1Boosting训练基分类器时采用串行的方式，各个基分类器之间有依赖。每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重。

懒羊羊-申博版·2023-11-19 15:12

MLP感知机python实现

fromtorchimportnnfromsoftmax回归importtrain_ch3importtorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransforms

可以养肥·2023-11-19 14:47

Hum Brain Mapp：脑电图中的性别相关模式及其在机器学习分类器中的相关性

导读深度学习越来越多地用于从脑电图(EEG)数据中检测神经和精神疾病，但该方法容易无意中纳入训练数据的偏差并利用不合理的模式。最近的研究表明，深度学习可以通过EEG检测性别，这意味着在基于深度学习的疾病检测器中可能存在与性别相关的偏见，因为许多疾病在男性和女性之间的患病率不平等。在这项工作中，研究者介绍了卷积神经网络使用的男性和女性典型模式，该网络可从临床EEG中检测性别(在包含142名患者的单独

茗创科技·2023-11-19 13:01

【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

竞赛题目：基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习机器视觉

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

iuerfee·2023-11-19 09:58

【智能优化算法】基于免疫算法求解单目标优化问题附matlab代码

Watkins利用人工免疫算法实现了一个资源受限的分类器，得到令人满意的结果。Sasaki等提出了

matlab科研助手·2023-11-19 09:44

AI机器学习 | 基于librosa库和使用scikit-learn库中的分类器进行语音识别

专栏集锦，大佬们可以收藏以备不时之需SpringCloud实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9270827.htmlPython实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271194.htmlLogback详解专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo

Web3&Basketball·2023-11-19 08:30

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

【机器学习算法】机器学习：支持向量机（SVM）

转载自：【精选】机器学习：支持向量机（SVM）-CSDN博客1.概述1.1，概念支持向量机（SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面，可以将问题化为一个求解凸二次规划的问题

DJ.马·2023-11-19 05:16

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

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