softmax多分类第12页

EfficientViT：高分辨率密集预测的多尺度线性关注

arxiv.org/abs/2205.14756中文版：【读点论文】EfficientViT:EnhancedLinearAttentionforHigh-ResolutionLow-Computation将softmax

向岸看·2023-10-28 18:09

14. 机器学习 - KNN & 贝叶斯

还有最后补充了SOFTMAX。这些东西，都挺零碎的，但是又有着相互之间的关系，并且也都蛮重要的。并且是在学习机器学习过程当中比较容易忽视的一些内容。从这节课开始呢，我要跟大家将一些其他的内容。

茶桁·2023-10-28 14:24

基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Cifar-10数据集分类

“上篇文章我们讲了Alexnet神经网络的结构与原理，我们知道该网络主要由5个卷积层、3个池化层、3个Affine层和1个Softmax层构成。

萌萌哒程序猴·2023-10-28 11:55

吴恩达深度学习-序列模型 2.7 负采样

这节课学习的同样是一个监督学习嵌入向量的模型，上节课的skip-gram使用的softmax分类器求和带来的计算量太大了，这节课使用的算法可以避免这个问题。这节课名字叫做负采样，那么正采样呢？

prophet__·2023-10-28 10:32

用TSNE实现特征降维可视化

目录背景tSNE效果代码实现背景用于深度学习里面的多分类,希望直观地观察到类间距离,从而确定具体哪些类别的识别准确率高.tSNE效果代码实现importtimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimport

In.Z·2023-10-28 09:31

多分类loss学习记录

扩展资料1扩展资料2L-softmaxA-softmaxAM-softmaxL-softmax：基于softmax加入了margin，Wx改写为||w||||x||cos(角度)，将角度变为了m角度A-softmax

weixin_43870390·2023-10-28 09:53

人工智能-线性神经网络

经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为线性神经网络，回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模

白云如幻·2023-10-28 07:48

3.线性神经网络

、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·2023-10-28 05:54

C.3 知识图谱项目实战(一)：瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱--初赛实体识别

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：[NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法

汀、人工智能·2023-10-28 04:38

机器学习中常用的metrics

文章目录0.关于TP、TN、FP、FN1.分类问题1.1Accuracy1.2Precision（P)1.2.1二分类中的precision1.2.2Precisionatk(P@k)：多分类中的precision1.2.3Multi-LabelClassfication1.3Recall

张张的学习笔记·2023-10-28 02:09

loss&BN

stilltipsforlearningclassificationandregression关于softmax的引入和作用分类问题损失函数-MSE&Cross-entropy⭐BatchNormalization

Selvaggia·2023-10-28 01:12

【网安专题10.25】论文8：华为团队+静默漏洞检测（识别+多分类）+数据增强、样本扩充+对比学习+微调+结果分析（降到二维空间，分类错误样本的归纳，具体应用场景优势，有效性威胁分析）

CoLeFunDa：ExplainableSilentVulnerabilityFixIdentification写在最前面论文主要贡献启发论文主要工作对论文工作的一些启发摘要目标问题:静默依赖修复问题现有工作本文工作主要贡献Proposedapproach提出的方法PPT中"Proposedapproach"和"Methodology"的区别背景知识知识迁移微调（Fine-tuning）Meth

是Yu欸·2023-10-27 22:34

Transformer简单理解（MT）

softmax计算得到的某单词上的权重可以被视作为该单词应当被获

rd142857·2023-10-27 22:21

（附源码）ssm基于微信小程序的社区老人健康管理服务系统的设计与实现毕业设计011513

摘要随着现在网络的快速发展，网络的应用在各行各业当中它很快融入到了许多分类管理之中，他们利用网络来做这个社区老人健康管理服务系统，随之就产生了“社区老人健康管理服务系统.”

VXbishe·2023-10-27 20:44

TNSE和PCA

模型见另一篇文章MNISTsoftmax导包matplot设置是为了显示负坐标轴importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.datasetsimportMNISTimportnumpyasnpfromsklearn.decompositio

Dominiczz·2023-10-27 19:38

深度学习使用Keras进行多分类

那么对于多分类问题该怎么解决？本文介绍利用深度学习----Keras进行多分类。

weixin_44119674·2023-10-27 17:33

深度学习与计算机视觉（一）

文章目录计算机视觉与图像处理的区别人工神经元感知机-分类任务Sigmoid神经元/对数几率回归对数损失/交叉熵损失函数梯度下降法-极小化对数损失函数线性神经元/线性回归均方差损失函数-线性回归常用损失函数使用梯度下降法训练线性回归模型线性分类器多分类器的决策面

@@老胡·2023-10-27 17:18

自监督学习之对比学习：MoCo模型超级详解解读+总结

1.2动量1.3正负样本如何选取二、动态字典2.1query和key2.2字典特点三、编码器的动量更新3.1编码器的更新规则3.2使用动量更新的原因四、实验过程4.1目标函数：infoNCE4.1.1softmax4.1.2

好喜欢吃红柚子·2023-10-27 14:20

Multi-class, Multi-label 以及 Multi-task classification

Multiclassclassification就是多分类问题，比如年龄预测中把人分为小孩，年轻人，青年人和老年人这四个类别。

Williamongh·2023-10-27 09:06

CRD2 值得一读的知识蒸馏与对比学习结合的paper 小陈读paper

一定要读真的是不一样的收获啊不知道屏幕前的各位get到了没有Hintonetal.(2015)introducedtheideaoftemperatureinthesoftmaxoutputstobetterrepresentsmallerprobabilitiesintheoutputofasinglesample.Hinton

：）�东东要拼命·2023-10-27 09:07

[PyTorch][chapter 58][强化学习-1]

这里重点介绍一下机器学习中的强化学习算法，以及Gym工具目录：简介强化学习基本要素贪心算法softmax算法Gym一简介强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为

明朝百晓生·2023-10-27 04:29

tvm源码笔记 inception v1/v2/v3/v4

论文在此：GoingDeeperwithConvolutionshttp://arxiv.org/abs/1409.4842查看caffe2的inceptionv1模型文件，只考虑推理softmax2，

peteyuan·2023-10-26 21:22

【机器学习合集】优化目标与评估指标合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录优化目标与评估指标1.优化目标1.1两类基础任务与常见优化目标1.2分类任务损失0-1损失交叉熵损失与KL散度softmax损失的理解与改进Hinge损失1.3回归任务损失L1/L2距离L1/L2

slience_me·2023-10-26 18:23

机器学习建模中的Bagging思想！

集成学习（EnsembleLearning）类似于这种思想，集成学习结合了来自多个模型的预测，旨在比集成该学习器的任何成员表现得更好，从而提升预测性能（模型的准确率），预测性能也是许多分类和回归问题的

Datawhale·2023-10-26 12:55

【wespeaker】模型ECAPA_TDNN介绍

wespeaker模型介绍1.模型超参数model_args:feat_dim:80embed_dim:192pooling_func:“ASTP”projection_args:project_type:“softmax

weixin_43870390·2023-10-26 12:54

对于多分类问题，使用深度学习（Keras）进行迁移学习提升性能

本文是仿照前面的文章，使用Keras迁移学习提升性能，原文是针对二分类问题，使用迁移学习的方式来提升准确率，本文用迁移学习的方式来提升多分类问题的准确率。

weixin_44119674·2023-10-26 11:48

针对多分类问题，使用深度学习--Keras进行微调提升性能

前面的文章对二分类问题用Keras进行了Fine-tune，使得模型的准确率进一步提升，此处对于多分类问题，尝试使用Fine-tune来提升性能。

weixin_44119674·2023-10-26 11:41

《动手学深度学习 Pytorch版》 10.3 注意力评分函数

后续把评分函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。最后，注意力汇聚的输出就是基于这些注意力权重的值的加权和。

AncilunKiang·2023-10-26 08:00

浅谈Transformer

Self-Attention的输出Multi-HeadAttentionEncoder结构残差模块FeedForwardDecoder结构第一个Multi-HeadAttention第二个Multi-HeadAttentionSoftmax

43v3rY0unG·2023-10-26 08:01

史上最全Transformer面试题

为什么在进行softmax之前需要对attention进行sca

biuHeartBurn·2023-10-26 07:50

论文阅读：Pixel Recurrent Neural Networks

通过一层256维的softmax层来将像素值当做离散分布来建模。

qq184861643·2023-10-26 07:32

机器学习实战——决策树算法

决策树ID3算法上一篇的k-近邻算法可以完成很多分类任务，但是它最大的缺点就是无法给出数据的内在含义，决策树的主要优势就在

if 雨田人尹＝＝雷伊：·2023-10-26 04:15

基于麻雀算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制SSA-CNN-BILSTM-Attention分类预测

程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图

前程算法屋·2023-10-26 03:51

基于麻雀算法优化卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制SSA-CNN-BiGRU-Attention分类预测

程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图。订

前程算法屋·2023-10-26 03:51

13. 机器学习 - 数据集的处理

文章目录TrainingdatasplitNormalizationStandardizedONE-HOT补充：SOFTMAX和CROSS-ENTROPYHi，你好。我是茶桁。

茶桁·2023-10-25 13:34

【自然语言处理】理解词向量、CBOW与Skip-Gram模型

文章目录一、词向量基础知识1.1One-hot表示1.2Distributed表示二、word2vec基础知识2.1CBOW和Skip-gram三、基于HierarchicalSoftmax的CBOW模型和

酒酿小圆子～·2023-10-25 07:45

机器学习——逻辑回归一对多

通过这个方法，即可将二分类逻辑回归运用到多分类问题上。微信公众号：Bio

BioLearner·2023-10-25 06:13

SSA-CNN-BIGRU基于麻雀算法优化卷积神经网络-双向门控循环单元SSA-CNN-BIGRU分类预测

程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matla

前程算法屋·2023-10-24 18:18

基于麻雀算法优化卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制SSA-CNN-GRU-Attention分类预测

程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图。订阅专栏只

前程算法屋·2023-10-24 18:48

多元分类预测 | Matlab 基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)分类预测，SSA-CNN-GRU多特征输入模型

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述Matlab基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)分类预测，SSA-CNN-GRU多特征输入模型多特征输入单输出的二分类及多分类模型

前程算法屋·2023-10-24 18:17

机器学习（深度学习）Softmax和Sigmoid函数

无敌阿强·2023-10-24 17:34

神经网络常用的sigmoid和softmax激活函数

1、Sigmoid--函数公式：公式中，z是单个原始输出值，如原始输出值为[-0.5，0.3，1.5，-2.0]，则z1=-0.5，z2=0.3，z3=1.5，z4=-2.0；sigmoid函数连续，光滑，严格单调，以(0,0.5)中心对称，是一个非常良好的阈值函数。sigmoid函数把一个实数压缩到(0,1)，当z无穷大时，函数值趋于1，反之趋于0；我们知道(0,1)与概率值的范围是相对应的，这

Echo-z·2023-10-24 17:03

二分类情况下sigmoid函数和softmax函数区别

说到softmax和sigmoid二者差别，就得说说二者分别都是什么。其实很简单，网上有数以千计的优质博文去给你讲明白，我只想用我的理解来简单阐述一下：sigmoid函数针对两点分布提出。

Stig_Q·2023-10-24 17:32

sigmoid和softmax函数

转载：https://blog.csdn.net/CFH1021/article/details/104841428添加链接描述激活函数简介从事或对人工智能行业有了解的人员来说，相信对softmax和sigmoid

菠萝王先生·2023-10-24 17:32

sigmoid函数和softmax函数

二、单标签多分类问题softmax函数表示为：它的实质就是将一个K维的任意实数向量映射成另一个K维的实数向量，其中向量中的每个元素取值都介于0，1之间，并且和为1。

纸上得来终觉浅～·2023-10-24 17:01

sigmoid和softmax激活函数的区别

一、简单说下sigmoid激活函数解析：常用的非线性激活函数有sigmoid、tanh、relu等等，前两者sigmoid/tanh比较常见于全连接层，后者relu常见于卷积层。这里先简要介绍下最基础的sigmoid函数（btw，在本博客中SVM那篇文章开头有提过）。sigmoid的函数表达式如下:其中z是一个线性组合，比如z可以等于：b+w1x1+w2x2。通过代入很大的正数或很小的负数到g(z

xiaojiuwo168·2023-10-24 17:46

sigmoid和softmax函数的区别；神经网路常用的损失函数以及对应的应用场景；softmax的作用

一、Sigmoid函数和Softmax函数是常用的激活函数，它们在神经网络中经常用于实现非线性映射。

医学小达人·2023-10-24 17:15

机器学习分类算法(四)-贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。

安替-AnTi·2023-10-24 15:06

Pytorch nn.Softmax(dim=?) 详解

本文参考自：Pytorchnn.Softmax(dim=?)-知乎原文写得很好了，我这边另外完善了一些细节，让大家理解地更加直白一些。可以先去看上面的参考文章，也可以直接看我这篇。

我有明珠一颗·2023-10-24 07:42

常见的损失函数介绍

文章目录深度学习中的损失函数常用的损失函数1.均方误差损失函数（MeanSquaredError，MSE）2.交叉熵损失函数（Cross-Entropy，CE）3.对数损失函数（LogarithmicLoss）4.多分类交叉熵

百年孤独百年·2023-10-24 03:15

推荐频道

softmax多分类