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softmax分类器
2-1 动手学深度学习v2-
Softmax
回归-笔记
回归VS分类回归估计一个连续值分类预测一个离散类别从回归到多类分类回归单连续数值输出输出的区间:自然区间R\mathbb{R}R损失:跟真实值的区别分类通常多个输出(这个输出的个数是等于类别的个数)输出的第iii个元素是用来预测第iii类的置信度从回归到多类分类——均方损失对类别进行一位有效编码(因为类别不是一个数,可能是一个字符串等等)假设我们有nnn个类别,我们可以用最简单的一位有效编码来进行
Alkali!
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2024-02-12 03:14
深度学习/机器学习入门
深度学习
回归
笔记
在CE和MSE损失函数中使用置信度的方法
8,2,256,256]CE:weak_x_ul=self.encoder(A_ul,B_ul)weak_output_ul=self.main_decoder(weak_x_ul)weak_targets=F.
softmax
UndefindX
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2024-02-11 14:50
深度学习
python
机器学习
Deep Learning for Anomaly Detection: A Review(翻译)
主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五.学习常态的特征表征(特征提取器即
分类器
appron
·
2024-02-11 14:50
入侵检测
异常检测
网络攻击检测
机器学习系列(8)——提升树与GBDT算法
0x01、提升树模型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。
陌简宁
·
2024-02-11 14:40
机器学习
集成学习——梯度提升树(GBDT)
即通过多轮迭代,每轮迭代生成一个弱
分类器
,并在上一轮
分类器
残差的基础上进行训练,但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型,且迭代思路与Adaboost(利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重
wxw_csdn
·
2024-02-11 14:10
机器学习
集成学习
GBDT
梯度提升树
sklearn
学习笔记 ——GBDT(梯度提升决策树)
一.前言GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升决策树,通过多轮迭代生成若干个弱
分类器
,每个
分类器
的生成是基于上一轮分类结果来进行训练的。
dastu
·
2024-02-11 14:40
数据挖掘
机器学习
数据挖掘
机器学习:SVM、
softmax
、Dropout及最大池化max_pool介绍
一、利用线性SVM进行分类train_data:(train_num,3072)训练流程初始化权重W:(3072,10)梯度dW:(3072,10)train_data和权重相乘得到score(10,)对应每个类别的分数2.1对于每个score中的分数i,如果是正确的类别对应的score跳过2.2如果是其他的类别,计算margin=score[i]-correct_score+12.3如果其他的m
是Dream呀
·
2024-02-11 11:15
机器学习笔记
深度学习
机器学习
支持向量机
人工智能
TCGA+biomarker——C-index
ROC曲线,展示特异性和敏感性,ROC曲线下的面积被称为AUC,它介于0.5和1之间,作为数值可以直观的评价
分类器
的好坏,值越大越好。2
Clariom
·
2024-02-10 20:14
单细胞分析之细胞注释工具Garnett
Garnett使用弹性网回归模型的机器学习算法训练出一个基于回归的
分类器
。随后训练好的
分类器
就可以用于更多数据集的细胞类型定义。官网:https://cole-trapn
11的雾
·
2024-02-10 19:00
【深度学习】:
Softmax
实现手写数字识别
精品在线课程学习平台(xuetangx.com)代码和报告均为本人自己实现(实验满分),只展示任务实验结果,如果需要报告或者代码可以私聊博主有任何疑问或者问题,也欢迎私信博主,大家可以相互讨论交流哟~~
Softmax
X.AI666
·
2024-02-10 11:34
深度学习
深度学习
人工智能
机器学习9-随机森林
每个决策树都是一种
分类器
,通过对输入数据进行一系列的决策来进行分类。2.随机抽样:在构建每个决策树时,随机森林从原始数据
dracularking
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2024-02-10 10:12
机器学习
python
机器学习
随机森林
Task10-向前分布算法和梯度提升决策树
(1)Adaboost的加法模型:在Adaboost的基础上,将多个基
分类器
合并为一个复杂
分类器
,是通过计算每个基
分类器
的加权和。
沫2021
·
2024-02-10 09:42
机器学习(8)
本章节是对我学习完机器学习(周志华)第八章所做出来的总结第八章集成学习8.1个体与集成集成学习:通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,有时也被称为多
分类器
系统、基于委员会的学习等。
LY豪
·
2024-02-10 03:24
解锁机器学习多类分类之门:
Softmax
函数的全面指南
1.引言
Softmax
函数的定义和基本概念
Softmax
函数,也称为归一化指数函数,是一个将向量映射到另一个向量的函数,其中输出向量的元素值代表了一个概率分布。
程序员Chino的日记
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2024-02-09 08:33
机器学习
分类
人工智能
深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法
深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelu
softmax
损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL
Chealkeo
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2024-02-08 23:33
DL-def
自然语言处理
深度学习
神经网络
刘知远LLM——神经网络基础
启发于生物神经细胞单个神经元单层神经网络前向计算激活函数的作用:没有激活函数的话,多层神经网络就会退化为单层输出层线性输出:回归问题sigmoid:二分类
softmax
:多
李日音
·
2024-02-08 15:43
神经网络
人工智能
深度学习
AdaBoost 算法
AdaBoost算法是一种经典的集成学习算法,它将多个弱
分类器
集成起来,以达到较高的分类准确率,广泛应用于数据分类、人脸检测等应用中。尤其在人脸检测方面,AdaBoost是非常经典、成功的一个算法。
Rnan-prince
·
2024-02-08 08:03
机器学习
算法
Adaboost
机器学习
AdaBoost算法
Boosting方法的核心思想在于将多个弱
分类器
组合成一个强
分类器
。这些弱
分类器
通常是简单的模型,比如决策树,它们在训练过程中的错误会被后续的弱
分类器
所修正。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
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2024-02-08 08:29
机器学习算法
算法
机器学习
人工智能
神经网络 | 常见的激活函数
激活函数分类三、常见的几种激活函数1.Sigmoid函数(1)公式(2)图像(3)优点与不足2.Tanh函数(1)公式(2)图像(3)优点与不足3.ReLU函数(1)公式(2)图像(3)优点与不足4.
Softmax
半亩花海
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2024-02-08 06:34
神经网络
学习笔记
深度学习
神经网络
人工智能
1、卷积
分类器
简介卷积
分类器
训练
分类器
示例-训练一个卷积
分类器
步骤1-加载数据步骤2-定义预训练基步骤3-附加头步骤4-训练结论欢迎来到计算机视觉!你是否曾经想过教一台计算机去看?在这门课程中,这正是你将要做的!
AI算法蒋同学
·
2024-02-08 06:53
计算机视觉
人工智能
计算机视觉
随机森林
分类器
原理简述
什么是随机森林
分类器
?
散修然
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2024-02-07 20:30
机器学习算法原理
随机森林
人工智能
大数据
机器学习(machine learning)大合集
1、线性
分类器
怎么理解呢?我们可以把此
分类器
理解为线性空间的划分,最简单的,在二维空间上,通过直线的划分。第二个理解可以理解为模板匹配,W的每一行可以看做是其中一个类别的模板。
AI信仰者
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2024-02-07 17:54
李沐《动手学深度学习》注意力机制
系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络
softmax
回归李沐《
丁希希哇
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2024-02-07 16:27
李沐《动手学深度学习》学习笔记
深度学习
人工智能
算法
pytorch
Lightning Attention-2: A Free Lunch for Handling Unlimited Sequence Lengths in Large Language Models
LightningAttention-2:处理大型语言模型中无限序列长度的免费午餐摘要1引言2相关工作3方法4实验5结论摘要线性注意力是一种有效的注意力机制,最近成为传统
softmax
注意
UnknownBody
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2024-02-07 16:23
LLM
语言模型
人工智能
机器学习
Scikit-learn-04.决策树算法
决策树是
分类器
中的一种,属于有监督学习方法。简单来说,
分类器
就是根据样本的特征或属性,划分到已有的类别中。也就是说,这些类别是已知的
sun zi chao
·
2024-02-07 09:02
scikit-learn
决策树
scikit-learn
python
解释性AI(XAI)技术和方法
局部解释工具的使用:LIME的应用:对于复杂的机器学习
分类器
预
李建军
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2024-02-07 09:00
软件使用
人工智能
Sklearn库知识学习-学习笔记
机器学习"课程内容导学1.1机器学习的目标1.2机器学习分类监督学习监督学习是指:利用一组已知类别的样本调整
分类器
的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。
努力奋斗的durian
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2024-02-07 08:22
学习知识记录
hx14301009的博客-CSDN博客2、Word2vec的skipgram模型输入是中心词和背景词NLP之---word2vec算法skip-gram原理详解_Ricky-CSDN博客_skipgram层级的
softmax
想努力的人
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2024-02-07 08:36
面试
算法
cnn
深度学习
tensorflow
【深度学习】
Softmax
实现手写数字识别
实训1:
Softmax
实现手写数字识别相关知识点:numpy科学计算包,如向量化操作,广播机制等1任务目标1.1简介本次案例中,你需要用python实现
Softmax
回归方法,用于MNIST手写数字数据集分类任务
住在天上的云
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2024-02-07 08:04
深度学习
深度学习
人工智能
Softmax
手写数字识别
驭风计划
Gumbel-
Softmax
简介
一、Gumbel
Softmax
trick的使用场景1.argmax简介在NLP领域的强化学习或者对抗学习中,token的生成是离散的。
大白菜~
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2024-02-07 04:55
算法
人工智能
生成对抗网络
语言模型
神经网络的参数设计
论文将卷积网络分为
分类器
和特征提
菜鸟瞎编
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2024-02-06 23:48
机器学习简要概述
一、基本概念及应用传统机器学习算法首先需要对数据进行特征提取,采用
分类器
(如决策树、人工神经网络、贝叶斯、集成学习、支持向量机等)进行分类。机器学习:特征提取+
分类器
分类特征提取难,制约发展。
@Duang~
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2024-02-06 19:03
机器学习
机器学习
人工智能
算法
G7-Semi-Supervised GAN解读
同学啊|接辅导、项目定制我的环境:1.语言:python3.72.编译器:pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111论文地址一、理论理解半监督生成对抗网络(SGAN)的鉴别器是多
分类器
我也不太懂
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2024-02-06 18:18
生成对抗网络
人工智能
神经网络
集成算法概述
集成算法的基本思想:训练时用多种
分类器
一起完成同一份任务。测试时对待测试样本分别通过不同的
分类器
,汇总最后的结果。投票方式,可分为软投票和硬投票。
J_Anson
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2024-02-06 18:07
算法
集成算法
机器学习实战 朴素贝叶斯
分类器
不过,
分类器
有时会产生错误结果,这是可以要求
分类器
给出一个最优的类别的猜测结果,同事给出这个猜测的概率估计值。朴素贝叶斯就是一个概率
分类器
。
shenny_
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2024-02-06 17:04
计算机设计大赛 深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别
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
iuerfee
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2024-02-06 09:17
python
transformer的分解
0.先来回顾一下attention如果让我用一句话来总结attetion我会说针对输入做一次矩阵运算,得到(q,k,v),k和v一般一样,然后针对q,k做矩阵乘法,再加一个
softmax
层之后我们就可得到权重
不分享的知识毫无意义
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2024-02-06 06:18
深度学习之循环神经网络进阶
这一讲我们学习如何实现一个循环神经网络的
分类器
:我们要解决的问题是名字分类,我们根据名字找到其对应的国家。上一讲我们介绍了循环神经网络。
丘小羽
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2024-02-06 00:47
pytorch
深度学习
rnn
人工智能
【基于Xilinx ZYNQ7000的PYNQ框架项目】04开发板上运行人脸识别模型
因为当初做这个项目的主要目的是锻炼嵌入式开发的能力,所以人脸识别模型是直接使用的opencv自带的
分类器
。
小黄能吃辣
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2024-02-05 22:15
嵌入式硬件
opencv
计算机视觉
目标检测
目标跟踪
视觉检测
图像处理
ML:2-2-3 多分类问题multicalss
文章目录1.多分类问题的定义2.
softmax
3.神经网络的
softmax
输出【吴恩达机器学习65-67】1.多分类问题的定义classification问题可能的output大于2种。
skylar0
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2024-02-05 18:34
分类
机器学习
人工智能
ML:2-2-3 多分类2
文章目录1.
softmax
的改进实现2.多个输出的分类multi-labelclassification1.
softmax
的改进实现在logisticregression里面,计算loss的两种方法里,
skylar0
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2024-02-05 18:03
分类
数据挖掘
人工智能
室内定位系列
室内定位系列(一)——WiFi位置指纹(译)室内定位系列(二)——仿真获取RSS数据室内定位系列(三)——位置指纹法的实现(KNN)室内定位系列(四)——位置指纹法的实现(测试各种机器学习
分类器
)室内定位系列
_49_
·
2024-02-05 15:04
第七章 朴素贝叶斯机器学习
朴素贝叶斯是一组功能强大且易于训练的
分类器
,它使用贝叶斯定理来确定给定一组条件的结果的概率,“朴素”的含义是指所给定的条件都能独立存在和发生.朴素贝叶斯是多用途
分类器
,能在很多不同的情景下找到它的应用,
颜大哦
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2024-02-05 14:32
人工智能学习笔记
机器学习
人工智能
朴素贝叶斯原理
它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的
分类器
方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
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2024-02-05 10:58
机器学习算法
算法
人工智能
机器学习
【自然语言处理】P4 神经网络基础 - 激活函数
目录激活函数SigmoidTanhReLU
Softmax
本节博文介绍四大激活函数,Sigmoid、Tanh、ReLU、
Softmax
。激活函数为什么深度学习需要激活函数?
脚踏实地的大梦想家
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2024-02-05 05:07
#
自然语言处理
自然语言处理
神经网络
人工智能
知识蒸馏综述---代码整理
:KnowledgeDistillation链接:https://arxiv.org/pdf/1503.02531.pd3f发表:NIPS14最经典的,也是明确提出知识蒸馏概念的工作,通过使用带温度的
softmax
qq_41920323
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2024-02-05 01:58
模型部署
python
知识蒸馏
随机森林回归器
文章目录前言一、重要参数criterion二、重要属性和接口三、随机森林回归用法总结前言所有的参数,属性与接口,全部和随机森林
分类器
一致。
功夫大笨鲨
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2024-02-04 23:32
随机森林学习笔记
sklearn
机器学习
随机森林回归参数详解
随机森林回归参数详解类型参数弱
分类器
数量n_estimators弱
分类器
的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱
分类器
结构
今天也要加油丫
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2024-02-04 23:32
机器学习
机器学习
随机森林
回归
算法
随机森林回归器的参数详解
整体参数分类类型参数弱
分类器
数量n_estimators弱
分类器
的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱
分类器
结构criterion
恒c
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2024-02-04 23:01
随机森林
回归
贝叶斯
分类器
总结本节从贝叶斯公式出发,通过最小化错误分类概率得到贝叶斯决策理论。进一步定义决策面和决策函数,基于正态分布讨论了贝叶斯分类的样子,但实际情况下,不一定是正态分布的,此时就需要对概率密度函数进行估计。最经典的,如果数据点都来自同一个分布,就是使用最大似然估计,如果数据点不是来自同一个分布,我们引入混合模型,采用EM算法来非线性迭代优化求解。之前都是假设属于某个分布来计算参数,但我们如果在没有假设基
抄书侠
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2024-02-04 20:33
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