softmax多分类第11页

【机器学习】log loss、logistic loss与cross-entropy的关系

主要是看预测概览的类别有几种，cross-entropy也可以多分类，logisticloss就是只能二分类。

sdbhewfoqi·2023-11-06 09:01

【动手学深度学习v2】--课后笔记（个人记录）

文章目录前言零：知识先导一、二、三：安装和简介四：数据相关五：线性代数六：矩阵计算七：自动求导八：线性回归初始线性回归以及其简洁实现：九：Softmax回归+损失函数+图片分类数据集总结==深度学习就是函数逼近器

臭弟弟xz·2023-11-06 08:39

【触想智能】4U触摸工控机具有哪些优势？

工控机有很多分类，有无风扇工控机、嵌入式工控机、上架式工控机、4U触摸工控机等。上架式工控机在市场上是比较受欢迎的，其中用户咨询最多的要属上架式工控机中的4U触摸工控机了。那么4U触摸工控机好在哪里?

触想工业平板电脑一体机·2023-11-06 04:26

基于前馈神经网络完成鸢尾花分类

1.1数据分组1.2用DataLoader进行封装1.3模型构建1.4完善Runner类1.5模型训练1.6模型评价1.7模型预测思考总结参考文献首先基础知识铺垫~继续使用第三章中的鸢尾花分类任务，将Softmax

熬夜患者·2023-11-06 01:00

深度学习：Pre-Training的理解

转自(非常感谢原文作者)http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4575527.htmlLogistic回归、传统多层神经网络1.1线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax

generalAI·2023-11-05 20:04

SQL中的左连接与右连接,内连接有什么区别

盘丝仙仙·2023-11-05 14:47

样本不均衡之难易不均衡

本文均针对二分类进行说明，多分类的情况可以横向扩展。对于二分类问题来说，其损失CE：样本类别不均衡当我

小蛋子·2023-11-05 11:07

基于BP神经网络的多分类预测，基于BP神经网络的多分类识别，基于混淆矩阵的分析的BP神经网络分类识别，BP神经网络窗口详解，BP神经网络详细原理

神经网络参数设置及各种函数选择参数设置训练函数传递函数学习函数性能函数显示函数前向网络创建函数BP神经网络训练窗口详解训练窗口例样训练窗口四部详解基于BP神经网络的火灾识别完整代码下载链接：基于BP神经网络的多分类预测

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-05 07:32

A Pose-Sensitive Embedding for Person Re-Identification with Expanded Cross Neighborhood Re-Ranking

两点值得关注：①解决视角多变粗略姿势+精细姿势结合的方法粗鲁姿势即通过相机视角捕获的几种情况进行分析，分正面、背面、侧面三种类别，加一个softmax做分类，用作视角预测。

小小音·2023-11-05 04:13

语义分割准确率、精确率、召回率、F1值计算代码

语义分割准确率、精确率、召回率、F1值计算使用提示：需要opencv库只需将预测结果文件路径与标签路径改一下只针对二分类哦（多分类可稍作修改）代码里正类的像素值为255，可做修改！

小绵羊在努力·2023-11-04 23:51

NLP之Bert多分类实现(数据获取与处理)

文章目录1.代码解读1.1代码展示1.2流程介绍1.3debug的方式逐行介绍1.代码解读1.1代码展示importjsonimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmbert_model="bert-base-chinese"fromtransformersimportAutoTokenizertokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(

赵孝正·2023-11-04 16:51

softmax回归的简洁实现

我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样，通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。

Sonhhxg_柒·2023-11-04 14:28

深度学习softmax函数理解

文章目录一，引入二，softmax是什么？三，为什么使用exe^xex实现总结一，引入我们为什么要引入这个函数，我们知道在机器学习当中，一些问题大概可以分为两种，一种是分类问题，一种是回归问题。

fckey·2023-11-04 14:28

softmax回归-原理理解

softmax就是将在负无穷到正无穷上的预测结果按照这两步转换为概率的。1）将预测结果转化为非负数我们知道指数函数的值域取值范围是零到正无穷。

王三省的读研日记·2023-11-04 14:58

动手学深度学习Pytorch（二）——softmax回归

文章目录1.参考资料2.softmax回归2.1特点2.2回归步骤3.损失函数3.1L2Loss3.2L1Loss3.3Huber'sRobustLoss3.4交叉熵损失1.参考资料[1]动手学深度学习

冠long馨·2023-11-04 14:27

深度学习-softmax回归

softmaxregression1-softmax基本概念1-1极大似然估计2-Fashion-MNIST图像分类数据集2-1下载数据集2-2可视化3-softmax回归简洁代码实现4-底层函数实现二分类激活函数使用

Elvis_hui·2023-11-04 14:57

深度学习_8_对Softmax回归的理解

回归问题，例如之前做房子价格预测的线性回归问题而softmax回归是一个分类问题,即给定一个图片，从猫狗两种动物类别中选出最可靠的那种答案，这个是两类分类问题，因为狗和猫是两类上述多个输出可以这样理解，

Narnat·2023-11-04 14:56

【神经网络架构搜索】DNA: Block-wisely Supervised NAS with KD

简便起见，知识蒸馏在这里被分为四类：基于softmax输出层的知识蒸馏基于中间层的知识蒸馏基于相关性知识的知识蒸馏基于GAN的

pprpp·2023-11-04 07:28

【强化学习】12 —— 策略梯度（REINFORCE ）

AliasedGridworld策略目标函数策略优化策略梯度利用有限差分计算策略梯度得分函数和似然比策略梯度定理蒙特卡洛策略梯度（Monte-CarloPolicyGradient）PuckWorldExampleSoftmax

yuan〇·2023-11-04 00:23

[Machine Learning] Learning with Noisy Labels

文章目录随机分类噪声(RandomClassificationNoise,RCN)类别依赖的标签噪声(Class-DependentNoise,CCN)二分类多分类实例和类别依赖的标签噪声(InstanceandLabel-DependentNoise

华北小龙虾·2023-11-03 23:26

Linux7安装Oracle 11g 86%报错：Error in invoking target 'agent nmhs' of makefile

Linux7安装Oracle11g86%报错：Errorininvokingtarget'agentnmhs'ofmakefile2018-06-0816:19:54印冲阅读数4146更多分类专栏：oralce

allway2·2023-11-03 19:02

整理近一年的机器学习面试题大全(知乎专栏同步更新)

image总结a.最小化KL散度其实就是在最小化分布之间的交叉熵b.许多作者使用术语“交叉熵’’特定表示伯努利或softmax分布的负对数似然，但那是用词不当的。

婉妃·2023-11-03 17:04

集成学习的原理及常用算法的python代码实现

1.集成学习集成学习（ensemblelearning）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（multi-classifiersystem）、基于委员会的学习（committee-basedlearning

南山十一少·2023-11-03 09:37

d2l.train_ch3函数，将输入数据转化为该函数所接受的格式

目的：使用d2l.train_ch3(net,train_iter,test_iter,loss,num_epochs,batch_size,None,None,trainer)这个函数进行softmax

橙序员一号·2023-11-03 09:08

最常见的激活函数

文章目录1.激活函数2.Sigmoid函数3.RelU函数4.Softmax函数1.激活函数 1.神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层

冒冒菜菜·2023-11-03 06:26

3.线性神经网络-3GPT版

、训练数据7、参数学习8、显示解9、总结二、基础优化算法1、梯度下降2、学习率3、小批量随机梯度下降4、批量大小5、总结三、线性回归的从零开始实现1、D2L注意点四、线性回归的简洁实现五、QANo.2Softmax

霸时斌子·2023-11-03 06:23

python简单实现注意力机制

importnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similaritysoftmax=nn.Softmax

嘿，兄弟，好久不见·2023-11-03 00:06

机器学习-线性模型

对数几率回归数学基础：极大似然估计MLE数学基础：贝叶斯公式Bayes线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysisLDA)数学基础：拉格朗日乘子法数学基础：广义特征值数学基础：广义瑞利商多分类问题类别不平衡问题

Hong0207·2023-11-02 23:08

人工智能-多层感知机

隐藏层该模型通过单个仿射变换将我们的输入直接映射到输出，然后进行softmax操作。如果我们的标签通过仿射变换后确实与我们的输入数据相关，那么这种方法确实足够了。

白云如幻·2023-11-02 21:53

[ML]随手记

kexue.fm/archives/6671“三元组”抽取任务是知识抽取任务的一个重要方向字词embedding+位置embedding转成向量,过一遍全连接,再过一遍自注意力,再过一遍全连接,此时的输出不是softmax

逆行的棘轮·2023-11-02 15:13

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法

在计算loss时，我们经常可以看见采用"softmax_cross_entropy_with_logits"的方法作为损失函数，那么它到底是什么含义呢？

FeynmanZhang·2023-11-02 15:31

Cross-Entropy Loss(多分类损失函数)

文章目录1.网络输出output：score2.Cross-EntropyLoss(多分类损失函数)1.网络输出output：score2.Cross-EntropyLoss(多分类损失函数)先用softmaxfunction

???/cy·2023-11-02 10:50

基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python 计算机竞赛

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·2023-11-02 09:17

Softmax回归的从零开始实现+简洁实现

Softmax回归的从零开始实现1.导入相关包引入Fashion-MNIST数据集，并设置数据迭代器的批量大小为256。

噜啦l·2023-11-01 19:25

3.6. softmax回归的从零开始实现|简洁实现

从零开始0、下载数据集到内存1、初始化模型参数2、定义softmax3、定义模型4、定义损失函数5、计算分类精度，即正确的数量6、训练fromtkinter.tiximportY_REGIONfromturtleimportupdatefrompyparsingimportnumsimporttorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l

谢桥光·2023-11-01 19:25

Softmax回归从零开始实现（李沐动手学）

依然是pycharm环境，图像显示部分和jupyter不一样简洁实现：https://blog.csdn.net/tongjingqi_/article/details/122766549importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2ld2l.use_svg_display(

不会卷积·2023-11-01 19:52

pytorch softmax回归从零开始实现

pytorchsoftmax回归从零开始实现数据基本设置softmax函数定义模型定义损失函数准确率训练及预测数据importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimeimportsysimportd21importnumpyasnpmnis

论搬砖的艺术·2023-11-01 19:22

3.5 softmax回归的从零开始实现

通过代码从零实现softmax回归。

夜未央`樱花落·2023-11-01 19:21

softmax回归的从零开始实现

就像我们从零开始实现线性回归一样，我们认为softmax回归也是重要的基础，因此应该知道实现softmax回归的细节。

白云如幻·2023-11-01 19:14

网络安全课题以及学术方向总结

文章目录综述篇防护篇使用AI保护应用威胁情报黑客工具检测敏感数据检测恶意样本检测入侵检测域名安全检测业务安全检测Web安全检测Web安全之URL异常检测Web安全之SQLi检测Web安全之XSS检测Web安全之攻击多分类检测

三更两点·2023-11-01 16:32

人工智能-softmax回归

回归可以用于预测多少的问题。比如预测房屋被售出价格，或者棒球队可能获得的胜场数，又或者患者住院的天数。事实上，我们也对分类问题感兴趣：不是问“多少”，而是问“哪一个”：某个电子邮件是否属于垃圾邮件文件夹？某个用户可能注册或不注册订阅服务？某个图像描绘的是驴、狗、猫、还是鸡？某人接下来最有可能看哪部电影？通常，机器学习实践者用分类这个词来描述两个有微妙差别的问题：我们只对样本的“硬性”类别感兴趣，即

白云如幻·2023-11-01 10:55

3种softmax函数python实现方式（显式循环，向量，矩阵）

Python三种方式实现Softmax损失函数计算python实现的softmax损失函数代码，我们先回顾一下softmax损失函数的定义：其中右边一项为第y=j项的概率值。

DeepBrainWH·2023-11-01 03:55

MAML进行事件抽取

将事件抽取看做一个序列标注的问题进行抽取，利用LSTM+softmax来做无关模型，主要是对loss进行梯度多次调整的操作。foriinrange

chenkang004·2023-11-01 03:29

学习笔记（2):Python自然语言处理-BERT模型实战-特征分配与softmax机制

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/26498/334606?utm_source=blogtoedu

意慢·2023-10-31 23:18

自己动手实现一个深度学习算法——二、神经网络的实现

sigmoid函数4）阶跃函数的实现5）sigmoid函数的实现6)sigmoid函数和阶跃函数的比较7）非线性函数8）ReLU函数2.三层神经网络的实现1）结构2）代码实现3.输出层的设计1）概述2）softmax

千里之行起于足下·2023-10-31 17:12

python学习-Logistic回归与Softmax回归

从文本形式转为向量形式词袋模型（Bag-of-Words，BoW）模型性能的评估指标混淆矩阵（confusionmatrix）对于二分类问题，根据每一个样本的真实标签和预测标签ෝ的差异，可以得到一个2*2的矩阵对于多分类

愚公移山山不愚·2023-10-31 16:20

机器学习模型的各项评价指标

Recall召回率Precision精确率F1Kappa-MCC一般情况下，我们选择AUC最大的模型ROC-AUC曲线图上图中ROC曲线和X围成的区域的面积，即为AUC值，这个图中是多分类模

wo_monic·2023-10-31 14:58

Distilling the Knowledge in a Neural Network学习笔记

大型模型通常通过softmax输出层产生类别概率，而蒸馏则通过提高softmax的温度来产生更软化的概率分布。在蒸馏过程中，使用大型模型生成的高温软目标分布来训练小型

hi小蜗·2023-10-31 14:45

深度学习入门（二）之神经网络

函数阶跃函数的实现阶跃函数的图形sigmoid函数的图形sigmoid函数与阶跃函数比较非线性函数ReLU函数多维数组的运算多维数组矩阵乘法神经网络的内积三层神经网络的实现符号确认各层间信号传递的实现代码总结输出层的设计恒等函数和softmax

今天学不学？·2023-10-31 13:03

如何在【逻辑回归】中优化控制正则化程度的超参数C

一.逻辑回归基本介绍逻辑回归也称作logistic回归，是一种广义的线性回归分析模型，主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过训练集来训练模型，并在训练结束后对测试集进行分类。

数字生命Allen·2023-10-31 02:38

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