softmax多分类第14页

【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

VGG16使用finetune

使用三个通道叠加起来的准确率为85.58%训练15个epoch使用单通道训练15个epoch的准确率为：85.87%使用inceptionV3训练时候的准确率时:在vgg中得到的softmax后的结果，

美环花子若野·2023-10-23 16:35

LeNet

#包含了两个卷积层以及一个全连接层，最后通过softmax激活函数输出分类结果。其中，第一层包含20个5x5的卷积核，第二层包含50个5x5的卷积核。

zhuayun·2023-10-23 15:38

4个可以写进简历的京东 NLP 项目实战

项目一、京东健康智能分诊项目第一周：文本处理与特征工程|BagofWords模型|从tf-idf到Word2Vec|SkipGram与CBOW|HierarhicalSoftmax与NegativeSampling

Amusi（CVer）·2023-10-23 13:16

机器学习中的多分类问题

文章标题：机器学习中的多分类问题机器学习中的分类问题可以大致分为二分类和多分类两种。在二分类问题中，模型需要将输入数据分为两类；而在多分类问题中，模型需要将输入数据分为多个类别。

梦回丶故里·2023-10-23 13:17

多元分类预测 | Matlab基于双向长短期记忆神经网络BILSTM的Adaboost分类预测，BILSTM-Adaboost分类预测，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多元分类预测|Matlab基于双向长短期记忆神经网络BILSTM的Adaboost分类预测，BILSTM-Adaboost分类预测，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·2023-10-23 11:56

自然语言处理---迁移学习实践

通过简单的参数配置来指定GLUE中存在任务类型(如:CoLA对应文本二分类，MRPC对应句子对文本二分类，STS-B对应句子对文本多分类)，以及指定需要微调的预训练模型。

lichunericli·2023-10-23 10:55

Bag of Tricks for Efficient Text Classification(FastText)

文章目录摘要介绍FastText核心思想模型结构HierarchicalsoftmaxN-gramfeatures实验任务一sentimentanalysis任务二tagprediction总结fasttext

云淡风轻__·2023-10-22 14:33

NLP paper精读（六）——Bag of Tricks for Efficient Text Classification

fastTextAbstractIntroductionModelarchitectureHierarchicalsoftmaxN-gramfeaturesExperimentDiscussionandconclusion

技术宅zch·2023-10-22 14:32

Bag of Tricks for Efficient Text Classification(FastText)阅读笔记

文章目录FastText模型结构HierarchicalsoftmaxN-gramfeatures实验任务1Sentimentanalysis任务2Tagprediction总结FastTextfastText

Leokb24·2023-10-22 14:00

Bag of Tricks for Efficient Text Classification（FastText）

主要的有点就是快，用途就是用于文本分类，模型结构如上，主要是通过embedding将文本转换成向量，然后进行mean-pooling，然后输入到hidden隐向量中，通过softmax输出多分类，损失函数是对数似然损失函数

WitsMakeMen·2023-10-22 14:55

Bert 结构理论笔记 Bert理解

到一系列（键key-值value）对的映射在计算attention时主要分为三步，第一步是将query和每个key进行相似度计算得到权重，常用的相似度函数有点积，拼接，感知机等；然后第二步一般是使用一个softmax

白又白胖又胖·2023-10-22 14:51

flash attention论文及源码学习

该论文主要出发点就是考虑到IO的影响，降低内存占用和访问，主要贡献点为：重新设计了计算流程，使用softmaxti

KIDGINBROOK·2023-10-22 13:43

CNN：目标检测Head

classification或对图片中的单个物体进行classificationwithlocalization：classification:适用于一张图片中只有一个目标，以三分类为例y=[c1,c2,c3]，直接使用softmax

yuyuelongfly·2023-10-22 13:42

自然语言处理---迁移学习

使用fasttext模型训练词向量时使用层次softmax结构，来提升超多类别下的模型性能。由于fasttext模型过

lichunericli·2023-10-22 12:18

这是一个小“废”贴

数据降维特征选择集成学习1，k-邻近算法2，线性回归3，决策树4，朴素贝叶斯算法5，逻辑回归6，聚类-sklearn中的使用三，深度学习（tensorflow）相关知识1，构建多层感知器2，独热编码、顺序编码与softMax

壮壮不太胖^QwQ·2023-10-22 04:16

python对稀疏矩阵进行带温度的softmax方法

对于给定的某个稀疏矩阵按行进行标准化softmax标准化操作建立会话A_values=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None),name='A_values')标准化函数

weixin_45996134·2023-10-21 21:08

softmax-pytorch

softmax和分类模型内容包含：softmax回归的基本概念如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型使用

fortune835·2023-10-21 21:30

softmax 加温度系数 tempreture

假设某分类网络有10个类，输出的得分为logits，我们仅考虑1batch_size的情况，即logits可以理解为float数组logits[10].logits经过softmax对应得到的标签值preds

SinAlone·2023-10-21 21:29

Softmax 函数的负版本（Negative Softmax）

Softmax函数的变体——Softmax函数的负版本（NegativeSoftmax）。

高山莫衣·2023-10-21 20:28

带温度的softmax

用pytorch写一下使用带有温度的softmax的demoimporttorchimporttorch.nn.functionalasF#定义带有温度的softmax函数deftemperature_softmax

为啥不能修改昵称啊·2023-10-21 20:57

使用VGG框架实现从二分类到多分类

一.数据集的准备与之前的不同，这一次我们不使用开源数据集，而是自己来制作数据集。重点需要解决的问题是对数据进行预处理，如每一个图片的大小均不同，需要进行resize，还需要对每一张图片打标签等操作。数据集文件首先新建一个数据集文件夹，要进行猫狗分类，所依在train文件夹下新建2个文件夹，分别为cat和dog，里面分别放入若干张cat和dog的图片。然后编写一个脚本，对数据集生成一个数据集文件cl

nice-wyh·2023-10-21 17:04

svm图片多分类python代码_[OpenCV随笔]-OpenCV3.x中SVM多分类使用（代码篇）

1.SVM介绍占个坑，以后再说2.OpenCV3.x下SVM接口介绍官方文档OpenCV3.x与OpenCV2.x中SVM的接口有了很大变化，在接口上使用了虚函数取代以前的定义。下面介绍几个常用的接口，及其参数意义。2.1初始化函数定义如下：CV_WRAPstaticPtrcreate();2.2参数设置函数然后是一些设置SVM参数的函数：CV_WRAPvirtualintgetType()con

sultan_song·2023-10-21 16:26

通俗理解label smoothing 标签平滑实例

简单地说，就是对于多分类向量，计算机中往往用[0,1,3]等此类离散的、随机的而非有序(连续)的向量表示，而one-hotvector对应的向量便可表示为[0,1,0]，即对于长度为n的数组，只有一个元素是

top_小酱油·2023-10-21 06:31

隐马尔可夫模型（一）Evaluation

前提importtorchimporttorch.nn.functionalasFN=3#离散隐变量可以取到的值的个数M=2#可观测变量个数pi=F.softmax(torch.randn((N,1),

天津泰达康师傅·2023-10-21 05:11

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