softmax分类器第6页

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

最强Pose模型RTMO开源 | 基于YOLO架构再设计，9MB+9ms性能完爆YOLO-Pose

作者提出了一种动态坐标分类器和一种定制的损失函数，用于Heatmap学习，

AI视觉网奇·2024-02-01 07:08

【深度学习每日小知识】Precision 精度

Precision精度精度是机器学习（ML）中分类器或预测器准确性的度量。它被定义为分类器做出的真正正预测数与分类器所做的正预测总数之比。换句话说，真正正确的是正面预测的比例。

jcfszxc·2024-01-31 10:03

【深度学习每日小知识】Recall 召回率

Recall召回率召回率是机器学习(ML)中分类器或预测器敏感性的指标。它的计算方式是真实阳性案例总数与分类器做出的真实阳性预测数量的比例。换句话说，它是分类器正确检测到的真实正面示例的百分比。

jcfszxc·2024-01-31 10:03

搜索引擎评价指标及指标间的关系

Precision,P)——预测为正的样本召回率(Recall,R)——正样本注意事项P和R的关系——成反比F值F1值F值和F1值的关系ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）——衡量分类器性能的工具

水母哟 (￣^￣)ゞ·2024-01-31 07:03

随机森林分类器（RandomForestClassifier）及其使用案例

什么是集成算法？集成算法是一种机器学习方法，它将多个基本的学习算法（也称为弱学习器）组合在一起，形成一个更强大的预测模型。集成算法通过对基本模型的预测进行加权平均或多数投票等方式，来产生最终的预测结果。集成算法的核心思想是通过结合多个弱学习器的预测结果，可以提高预测的准确性和鲁棒性。弱学习器通常是指单一的学习算法，它们可能在某些情况下预测准确率较低，但通过集成可以弥补其不足。集成算法主要分为两类：

老狼IT工作室·2024-01-31 00:25

Tensorflow实现两个隐藏层的softmax分类器（附测试代码）

#coding=utf-8'''CreatedonFeb9,2019@author:zhongzhu'''importmathimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#MNIST有10个类,表达了0到9的10个数字.NUM_CLASSES=10#MNIST中的图像都是28x28像素，展开成

FredricZhu·2024-01-30 20:13

大创项目推荐题目：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

laafeer·2024-01-30 20:18

【遥感专题系列】影像信息提取之——基于专家知识的决策树分类

可以将多源数据用于影像分类当中，这就是专家知识的决策树分类器，本专题以ENVI中DecisionTree为例来叙述这一分类器。

地理遥感生态网·2024-01-30 15:09

机器学习-逻辑回归【手撕】

同时，与线性回归不同的是，逻辑回归是一种名为回归的线性分类器，并常用于二分类，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归，需要先理解线性回归。

alstonlou·2024-01-30 06:10

Softmax分类器

文章目录回顾使用Sigmoid构建多分类器？

chairon·2024-01-30 05:37

建模调参笔记

XGBOOST笔记：#常规参数gbtree树模型做为基分类器（默认）gbliner线性模型做为基分类器silentsilent=0时，不输出中间过程（默认）silent=1时，输出中间过程nthreadnthread

KingsleyLin·2024-01-30 01:29

文献速递：人工智能医学影像分割--- 使用带有主动轮廓和CNN分类器的FCM对CT肺部图像进行分割

文献速递：人工智能医学影像分割—使用带有主动轮廓和CNN分类器的FCM对CT肺部图像进行分割01文献速递介绍肺是呼吸道中最重要的部分。肺的上呼吸道和下呼吸道是两个通道。

有Li·2024-01-30 00:42

【转】深度学习中的正则化（Regularization）

假设我们正在做一个分类器，分别在训练集和验证集上测试，以下为四种可能的情况：四种情况可见①、④两种情况的训练集误差都很小，接近optimalerror，这种就称为lowbias。说明训练的很到位了。

是我真的是我·2024-01-29 19:59

人脸遮挡识别的研究挑战和方向

Softmax损失已广泛应用于检测面罩或通过为每个身份训练一个类别来训练多类别分类器来识别脸部本身。Tripletloss是另一种成功的方法，用于通过比较不同的输入身份来学习嵌入，从而最大化类间距离。

禄亿萋·2024-01-29 16:26

深度学习：Softmax回归

因此引出了本文所要介绍的softmax回归模型，该模型是针对多分类问题所提出的。下面我们将从softmax回归模型的原理开始介绍，最后我们同样会基于PyTorch来实现基本的softmax模型。

AAI机器之心·2024-01-29 15:46

深度学习问题记录

献给莹莹1.为什么交叉熵损失相比均方误差损失能提高以sigmoid和softmax作为激活函数的层的性能？

Yankee_13·2024-01-29 13:40

【MATLAB第95期】#源码分享 | 基于MATLAB的卷积神经网络CNN图像分类源代码分享（含两个案例）

钻头类型的图像用于训练分类器，以识别钻头类型。本练习演示使用图像分

随风飘摇的土木狗·2024-01-29 06:20

NPL-FastText文本分类Bag of Tricks for Efficient Text Classification

根据上下文推测某个单词出现的最大概率对基于词袋bow的句子文本进行一个简单和有效的线性分类该分类可以选择逻辑回归或者SVM为了使输入简单，使用一个look-uptable查找表，把单词平均转化到文本形式-使用softmax

机器不能学习·2024-01-29 04:15

Over-the-Air Deep Learning Based Radio Signal Classification

同时，本文还提出一种利用高阶矩和梯度提升树分类器的基线方法，并在一系列的配置和信道衰减条件下对比了这两种算法的性能。

2e07917c964c·2024-01-29 01:47

机器学习系统的设计

一、首先要做什么我们以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论。为了解决这样一个问题，我们首先要做的是如何选择并表达特征向量X。

时间邮递员·2024-01-28 23:56

基于深度学习的目标检测入门：Faster R-CNN，YOLO，SSD

当我们创建了一个狗的分类器，拿一张狗的照片，然后预测照片的分类：image.png如果当狗和猫都出现在照片中呢？image.png我们的模型会预测出什么结果？我们可以训练一个多标

Real_man·2024-01-28 18:48

深度学习之多分类问题

多分类问题：我们在解决的时候会使用到一种叫做SoftMax的分类器。前面我们在做糖尿病问题的时候，我们做出一个二分类网络，我们得到的是y=1（即一年后发病）它的概率是多少，即P（y=1）。

丘小羽·2024-01-28 15:04

DCNv4：对视觉应用的动态和稀疏算子的重新思考

DCNv4解决了其前身DCNv3的局限性，通过两个关键改进：1.去除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态属性和表达力；2.优化内存访问以最小化冗余操作以提高速度。

AI浩·2024-01-28 14:50

CCF-CSP真题202006-1《线性分类器》

题目：C语言解答：#include#defineM1000000intx[M],y[M],u0[M],u1[M],u2[M];intmain(){intn,m,i,j,z;intcountA=0,countB=0;intcount1,count2,count3,count4;chartype[1000];scanf("%d%d",&n,&m);for(i=1;i0){count1++;}if(ty

Macchiato817·2024-01-28 12:42

【机器视觉实验】机器视觉实验四——基于knn的场景图像检索、基于SVM的人脸图像识别

（2）实现基于SVM的人脸图像识别a)准备一张含有有自己照片的图片,并拍摄自己的人脸图片集；b)训练SVM人脸分类器c)实现基于滑动窗口的人脸检测算法；d)识别出

沐风—云端行者·2024-01-28 11:13

支持向量机（SVM）详解

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，间隔最大使它有别于感知机。1、线性可分支持向量机与硬间隔最大化1.1、线性可分支持向量机考虑一个二分类问题。

EasonZzzzzzz·2024-01-28 11:11

机器学习面试题总结

当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机，又称为硬间隔支持向量机；当

ZhangJiQun&MXP·2024-01-28 07:42

计算机设计大赛垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习

文章目录0前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是垃圾邮件(

iuerfee·2024-01-28 04:39

[Python] scikit-learn - 葡萄酒(wine)数据集和决策树分类器的使用

葡萄酒(wine)数据集介绍葡萄酒识别数据集（WineRecognitiondataset）通常用于多类别分类问题建模。数据集包括从三个不同的品种（类别）的葡萄酒中测得的13种不同的化学特征，共178个样本。这些化学特征包括酸度、灰分、酒精浓度等。该数据集是由UCI机器学习库提供，并且已经被广泛用于分类和聚类任务，作为基准测试数据集之一。sklearn.datasets.load_wine—sci

老狼IT工作室·2024-01-28 02:10

Faster R-CNN原理

RCNN算法流程可分为4个步骤：一张图像生成1K~2K个候选区域（使用SelectiveSearch算法）；对每个候选区域，使用深度网络提取特征（这里的深度网络就是图片分类网络）；特征送入每一类的SVM分类器

酸酸甜甜我最爱·2024-01-27 21:12

交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导

交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导前情提要交叉熵损失函数对Softmax函数求导对交叉熵损失函数求导前情提要在做单分类的时候，一般模型的最后一层是线性层Linear做分类器，输出在每个标签上的

征途黯然.·2024-01-27 20:11

OpenCV项目实践——物体检测与跟踪

在物体检测部分，我们将使用OpenCV中的Haar特征分类器来检测图像中的物体。在物体跟踪部分，我们将使用OpenCV中的光流法来实现动态跟踪。

GT开发算法工程师·2024-01-27 18:50

使用OpenCV实现一个简单的实时人脸跟踪

我们将使用OpenCV中的VideoCapture()函数来读取视频流，并使用之前加载的Haar特征级联分类器来进行人脸跟踪。

GT开发算法工程师·2024-01-27 18:49

深度学习 Day 4.2 Logistic Regression——Discriminative Model

Findthebestfunction梯度下降4.为何判断logisticregression模型的好坏，用交叉熵而不是SquareError:5.Multi-classClassification5.1用softmax

闻.铃·2024-01-27 14:22

深度学习入门笔记（7）—— Multinomial Logistic Regression / Softmax Regression

读取图像之后，就能看到一个只有单通道的（灰度）图像，实际上就是一行行像素值的组合，用于SoftmaxRegression时输入得是一个向量，所以要将一行行的像素进行拼接，成为一个长的向量。同时，将

cnhwl·2024-01-27 14:20

8 个Python库！提高数据科学工作效率

例如，对于随机森林分类器，可能想要测试几个不同的树的最大深度。GridSearchCV会提供每个超参数的所有可能值，并

人帝·2024-01-27 11:39

Talk｜北京理工大学陈焕然：扩散模型即为鲁棒分类器

他与大家分享的主题是:“扩散模型即为鲁棒分类器”，系统地介绍了他们在使用现成的diffusionmodel进行鲁棒分类等相关工作所做的研究。

TechBeat人工智能社区·2024-01-27 09:10

互联网加竞赛基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps

Mr.D学长·2024-01-27 09:25

使用spark mllib训练中文文本分类器的

importorg.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayesimportorg.apache.spark.mllib.feature.HashingTFimportorg.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsimportorg.apache.spark.sql.functions._objectChineseTextCl

DreamNotOver·2024-01-27 07:45

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