softmax分类器

【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·2024-02-07 08:04

Gumbel-Softmax简介

一、GumbelSoftmaxtrick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～·2024-02-07 04:55

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·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~·2024-02-06 19:03

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·2024-02-06 18:18

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·2024-02-06 18:07

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_·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·2024-02-06 09:17

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·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·2024-02-06 00:47

【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·2024-02-05 22:15

ML：2-2-3 多分类问题multicalss

文章目录1.多分类问题的定义2.softmax3.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。
skylar0·2024-02-05 18:34

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，
skylar0·2024-02-05 18:03

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·2024-02-05 14:32

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﹡ )·2024-02-05 10:58

【自然语言处理】P4 神经网络基础 - 激活函数

目录激活函数SigmoidTanhReLUSoftmax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·2024-02-05 05:07

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_41920323·2024-02-05 01:58

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·2024-02-04 23:32

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·2024-02-04 23:32

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·2024-02-04 23:01

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·2024-02-04 20:33

2019-03-1

ML——贝叶斯分类器贝叶斯决策论贝叶斯决策论：概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务而言，考虑如何基于概率和误判损失来选择最优的类别标记。
jessica涯·2024-02-04 18:19

深度学习入门笔记（二）神经元的结构

二分类问题我们一般采用Sigmoid函数，多分类问题我们采用Softmax函
zhanghui_cuc·2024-02-04 16:30

scikit-learn 1.3.X 版本 bug - F1 分数计算错误

这个错误可能会显著地影响到多分类问题中常用的宏平均F1指标，从而可能导致对分类器性能
叶庭云·2024-02-04 15:08

李沐《动手学深度学习》循环神经网络 经典网络模型

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·2024-02-04 14:43

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 经典网络模型

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·2024-02-04 14:42

02神经网络的学习及代码实现

常用的特征量包括SIFT、SURF和HOG等，使用特征量将图像数据转换为向量，然后对转换后的向量使用SVM、KNN等分类器进行学习。这种方法也需要人工设计特
我闻 如是·2024-02-04 12:04

提升算法 AdaBoost 算法

本文来自我的个人博客https://www.zhangshenghai.com/posts/48763/提升算法的基本思路提升算法是从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器（又称为基本分类器），然后组合这些弱分类器
shenghaishxt·2024-02-04 11:09

机器学习——集成学习

有时也被称为多分类器系统（multi-classifiersystem）、基于委员会的学习(committee-basedlearning)等。
三三木木七·2024-02-04 09:37

机器学习_14_多分类及多标签分类算法

文章目录1单标签二分类问题1.1单标签二分类算法原理1.2Logistic算法原理2单标签多分类问题2.1单标签多分类算法原理2.2Softmax算法原理2.3ovo2.4ovr2.5OvO和OvR的区别
少云清·2024-02-04 07:23

互联网加竞赛 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是
Mr.D学长·2024-02-04 07:55

机器学习 | 如何利用集成学习提高机器学习的性能？

它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些
亦世凡华、·2024-02-04 06:23

机器学习：Softmax回归（Python）

Softmax回归（多分类）logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass
捕捉一只Diu·2024-02-04 04:27

pix2pix图像着色学习记录（pytorch实现）

sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到：不同分类问题用到的激活函数和损失函数有所不同：分类问题名称输出层使用卷积函数对应的损失函数二分类sigmoid函数二分类交叉熵损失函数多分类softmax
欧拉雅卡·2024-02-03 19:17

6-match（u32分类器fw分类器）

/s/blog_a481de5701015npe.htmlhttps://www.cnblogs.com/CasonChan/p/5033949.htmllinux2.6.35内核qos源码分析之fw分类器
Creator_Ly·2024-02-03 18:42

目标检测中的损失函数汇总

如下图所示,y是真实标签，a是预测标签，一般可通过sigmoid，softmax得到，x是样本，n是样本数目，和对数似然等价。foc
senbinyu·2024-02-03 16:29

机器学习-线性回归【手撕】

决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans的目标根本不是求解出标签，注意加以区别。
alstonlou·2024-02-03 07:23

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（2）

感知器是一种二元线性分类器，其结构模仿了生物神经元的工作原理，能够通过简单的加权和阈值操作对输入进行分类。感知器的出现引起了巨大的振动。在当时，计算
giszz·2024-02-03 03:36

Python 实战人工智能数学基础：强化学习

强化学习的核心思想是通过试错、反馈和奖励来学习，而不是通过传统的监督学习方法，如分类器或回归器。
Python人工智能大数据·2024-02-02 20:46

OCR-paddleocr

PaddleOCR分为Detection（文本检测）、Directionclassifier（方向分类器）和Recognition（文本识别）三部分，因此需要三个模型。
青霄·2024-02-02 18:52

CS229第五课——支持向量机

CS229第五课支持向量机1间隔2符号3函数间隔与几何间隔4最优间隔分类器5拉格朗日对偶法6最优间隔分类器7核方法支持向量机1间隔首先考虑逻辑回归模型hθ(x)=11+exp(−θTx)h_{\theta
sxx01·2024-02-02 15:50

深度学习Lecture 3 激活函数的选择(ReLu)、Softmax和多标签分类问题

一、ReLu、Leniaractivationfunction、Sigmoid激活函数Sigmoid（一般用于处理二分类问题的输出层）：也就是说，当输出是一个概率，这个概率拿来判断的结果只有0和1的时候才使用它。Linearactivationfunction（一般用于隐藏层或输入层或输出层）：当y可能有正有负的时候就要用它ReLU：当y只有正的情况的时候用它。大多数时候我们用这三个就够了，但是现
qq030928·2024-02-02 12:16

基于鲸鱼优化的knn分类特征选择算法matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1鲸鱼优化算法（WOA）4.1.1包围猎物4.1.2螺旋式搜索4.1.3更新策略4.2K近邻（KNN）分类器4.3基于WOA
软件算法开发·2024-02-02 09:32

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision
FriendshipT·2024-02-02 09:15

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归 笔记

Softmax回归目录Softmax回归1.独热编码2.Softmax回归的网络架构是一个单层的全连接神经网络。
砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

bert+crf可以做NER，那么为什么还有bert+bi-lstm+crf ?

关于BERT做NER，最简单的方式就是序列标注方法，以BERT得到token的embedding，后接softmax直接输出预测token的标签。
Maann·2024-02-02 09:41

Python-OpenCv加载级联分类器，cv2.error: OpenCV(3.4.11) C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-

cv2.error:OpenCV(3.4.11)C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-2lgn4oq5\opencv\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp:1729:error:(-215:Assertionfailed)!empty()infunction'cv::CascadeClas
夏沐草·2024-02-02 07:23

基于支持向量机SVM的图像多分类，SVM的详细原理

SVM图像多分类代码结果分析展望参考支持向量机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·2024-02-01 23:07

深度学习知识点汇总-机器学习基础（5）

表示被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数；FP（Falsepositives）。
深度学习模型优化·2024-02-01 22:20
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