softmax多分类

softmax回归

名字叫回归，但是其实解决的是分类问题回归估计一个连续值分类预测一个离散类别指数的好处是无论是什么值，都能把他变成非负。
失业·2023-09-26 00:57

C++实现nms和softmax

最近在面试过程中遇到了手写nms的问题，结束后重新实现并调通了nms和softmax的代码。
qq_41920323·2023-09-25 19:47

机器学习（18）---朴素贝叶斯

中的朴素贝叶斯2.1贝叶斯分类器2.2高斯朴素贝叶斯GaussianNB2.3探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯擅长的数据集2.4探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯的拟合效果与运算速度一、概述1.1概率分类器 1.在许多分类算法应用中
冒冒菜菜·2023-09-25 15:01

机器学习实战项目2--防止过拟合&鸢尾花线性回归

实战项目两个问题如下：1如何防止过拟合‘2使用逻辑回归(LogisticRegression)对鸢尾花数据（多分类问题）进行预测，可以直接使用sklearn中的LR方法，并尝试使用不同的参数，包括正则化的方法
strive鱼·2023-09-25 10:24

Lightgbm Light Gradient Boosting Machine

2.缺点：三、Lightgbm的应用场景四、构建Lightgbm模型的注意事项五、Lightgbm模型的实现类库六、Lightgbm模型的评价指标1.回归任务的评价指标：2.二分类任务的评价指标：3.多分类任务的评价指标
JasonH2021·2023-09-25 03:04

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.4深度学习基础-softmax回归

3.4softmax回归前几节介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。
蒸饺与白茶·2023-09-25 02:32

ICLR2022《COSFORMER : RETHINKING SOFTMAX IN ATTENTION》

作为其核心组件之一，softmax注意力有助于捕获长程依赖关系，但由于序列长度的二次空间和时间复杂度，从而禁止其扩展。为了降低计算复杂度，
Love向日葵的兮兮子·2023-09-25 02:42

视觉Transformer中ReLU替代softmax，DeepMind新招让成本速降

注意力是transformer的一大核心组件，其中包含了一个softmax，作用是产生token的一个概率分布。
我爱计算机视觉·2023-09-25 02:11

视觉Transformer中ReLU替代softmax，DeepMind新招让成本速降

注意力是transformer的一大核心组件，其中包含了一个softmax，作用是产生token的一
计算机视觉研究院·2023-09-25 02:10

DeepMind: 用ReLU取代Softmax可以让Transformer更快

注意力是人类认知功能的重要组成部分，当面对海量的信息时，人类可以在关注一些信息的同时，忽略另一些信息。当计算机使用神经网络来处理大量的输入信息时，也可以借鉴人脑的注意力机制，只选择一些关键的信息输入进行处理，来提高神经网络的效率。2017年，谷歌团队的Vaswani等人发表的《AttentionIsAllYouNeed》利用注意力机制，提出Transformer机器学习框架。到目前为止，该论文已经
weixin_4528312·2023-09-25 02:09

word2vec 中CBOW和skip-gram随笔

word2vec有两种生成词向量的方式，CBOW和skip-gramCBOW是输入上下文one-hot形式，输出需要预测的词的one-hot形式，相当于一个多分类。
华小锐·2023-09-24 17:56

分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元数据分类预测

多特征输入模型，运行环境Matlab2020b及以上；2.基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)分类预测，优化参数为，学习率，隐含层节点，正则化参数；3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型
快乐的米米·2023-09-23 21:49

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
iuerfee·2023-09-23 14:38

AlexNet——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

1.摘要本文的模型采用了5层的卷积，一些层后面还紧跟着最大池化层，和3层的全连接，最后是一个1000维的softmax来进行分类。为了减少过拟合，在全连接层采取了dropout，实验结果证明非常有效。
seniusen·2023-09-23 13:28

四、Logistic回归算法

一、分类问题分类问题包括二分类和多分类，我们先从二分类开始。（一）肿瘤病人案例肿瘤病人的样本集是对肿瘤进行恶性或良性分类得到的数据集，注意标签只有恶性或良性两个值，0代表良性，1代表恶性。
并不傻的狍子·2023-09-23 13:21

竞赛选题 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
laafeer·2023-09-23 10:03

softmax激活函数_深度学习中的激活函数，从softmax到sparsemax数学证明

softmax激活函数Theobjectiveofthispostisthree-fold.Thefirstpartdiscussesthemotivationbehindsparsemaxanditsrelationtosoftmax
weixin_26704853·2023-09-23 05:05

基于tensorflow的MNIST手写字识别（一）--白话卷积神经网络模型

一、卷积神经网络模型知识要点卷积卷积1、卷积2、池化3、全连接4、梯度下降法5、softmax本次就是用最简单的方法给大家讲解这些概念，因为具体的各种论文网上都有，连推导都有，所以本文主要就是给大家做个铺垫
GarfieldEr007·2023-09-22 15:30

深度学习修炼（三）卷积操作 | 边界填充、跨步、多输入输出通道、汇聚池化

卷积层设计之前我们讲了线性分类器深度学习修炼（一）线性分类器|权值理解、支撑向量机损失、梯度下降算法通俗理解_Qodi的博客-CSDN博客又讲了基于线性分类器的全连接神经网络深度学习修炼（二）全连接神经网络|Softmax
Qodi·2023-09-22 00:13

Workbench 与 kie-server 搭建及使用

原Workbench与kie-server搭建及使用2018年01月09日22:34:02qchery阅读数9584更多分类专栏：drools本篇文章基于Drools7.5.0.Final，6.x版本与
qb200903527·2023-09-21 22:27

python毕业设计 深度学习昆虫识别系统 -图像识别 opencv

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
kooerr·2023-09-21 20:20

大数据毕设项目 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
caxiou·2023-09-21 20:50

【毕设选题】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
caxiou·2023-09-21 20:50

【毕业设计】深度学习昆虫识别系统 - 图像识别 opencv python

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
caxiou·2023-09-21 20:19

计算机竞赛 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
Mr.D学长·2023-09-21 20:46

深度学习修炼（二）全连接神经网络 | Softmax，交叉熵损失函数 优化AdaGrad，RMSProp等 对抗过拟合 全攻略

文章目录1多层感知机（全连接神经网络）1.1表示1.2基本概念1.3必要组成—激活函数1.4网络结构设计2损失函数2.1SOFTMAX操作2.2交叉熵损失函数3优化3.1求导计算过于复杂？
Qodi·2023-09-21 16:26

深度学习——线性神经网络二

深度学习——线性神经网络二文章目录前言一、softmax回归1.1.分类问题1.2.网络架构1.3.全连接层的参数开销1.4.softmax运算1.5.小批量样本的向量化1.6.损失函数1.6.1.对数似然
星石传说·2023-09-21 08:28

多元有序logistic回归分析_SPSS实例教程：有序多分类Logistic回归

原标题：SPSS实例教程：有序多分类Logistic回归1、问题与数据在某胃癌筛查项目中，研究者想了解首诊胃癌分期(Stage)与患者的经济水平的关系，以确定胃癌筛查的重点人群。
黄金技术分析杨雪·2023-09-21 04:01

模型优化技术 —— 知识蒸馏

【经典简读】知识蒸馏(KnowledgeDistillation)经典之作神经网络中的蒸馏技术，从Softmax开始说起
dataloading·2023-09-20 22:39

flash attention的CUDA编程和二维线程块实现softmax

FlashAttention:FastandMemory-EfficientExactAttentionwithIO-Awareness，具体的数学公式参考下面这个图片：其中注意关于矩阵S有两个维度，softmax
Galerkin码农选手·2023-09-20 20:57

expand，where和softmax算子的cuda编程

expand和where介绍当谈到Torch中的expand函数时，我们实际上是指PyTorch（Torch的Python接口）中的expand方法。下面是对expand方法和where函数的介绍，包括它们的输入和输出：expand方法：torch.Tensor.expand()是PyTorch中Tensor类的一个方法，用于扩展张量的维度。输入：input是要扩展的张量，size是一个元组，指定
Galerkin码农选手·2023-09-20 20:57

softmax的cuda编程详细解读——算子融合

softmax介绍在上一篇博客我们介绍了softmax的内容以及相关的编程实现，总结一下softmax的特点如下：（没有特殊说明的情况下，考虑的仍然只是1D向量xxx）1：获得向量的全局最大值M2：针对向量
Galerkin码农选手·2023-09-20 20:57

计算机视觉与深度学习-全连接神经网络-激活函数- [北邮鲁鹏]

激活函数vs数据预处理常用的激活函数Sigmoid函数（Logistic函数）双曲正切函数（Tanh函数）线性整流函数（ReLU函数）LeakyReLU函数Softmax函数基础知识激活函数是神经网络中的一种非线性函数
古董a·2023-09-20 18:06

监督学习---K近邻

分类学习是最为常见的监督学习问题，其中，最基础的是二分类问题，除此之外还有多分类问题。
DB_UP·2023-09-20 14:20

Java设计模式解析之十——桥接模式

桥接模式1.前言2.特点2.1.代码说明2.2.优缺点2.3.使用场景3.总结1.前言设计模式共有23种（点击这里查看更多分类），根据目的准则分类，分为三类创建型设计模式，共5种：单例模式、工厂方法模式
还吹着风、·2023-09-20 10:12

分类预测 | Matlab实现GA-RF遗传算法优化随机森林多输入分类预测

GA-RF分类预测模型多特征输入单输出的二分类及多分类模
机器学习之心·2023-09-20 10:01

XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding

预测替换的词原来是什么词时，把位置对应的最终输出输入到一个softmax层（softmax层为词汇表大小）。虽然
直接往二·2023-09-20 04:31

SVM多分类

oneagainstone每两个做一个超平面，然后投票选择oneagainstall一个类和所有的作超平面image.png
徐振杰·2023-09-20 04:15

手刻 Deep Learning -第壹章 -PyTorch教学-激励函数与感知机入门（上）

为什么会有用，还有通过示例来探讨/实作（本文介绍常用的ReLU，Tanh，Sigmoid，Softmax）阅读本文需要有矩阵计算的知识，还有知道线性回归的原理另外我们也使用Pytorch本文希望透过生活中的范例
无水先生·2023-09-20 01:08

目标分类笔记(二): 利用PaddleClas的框架来完成多标签分类任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）

文章目录一、演示多分类效果二、PaddleClas介绍三、代码获取四、数据集获取五、环境搭建六、数据格式分析七、模型训练7.1其他训练指标八、模型预测九、模型评估十、PaddleClas相关博客一、演示多分类效果二
ZZY_dl·2023-09-19 20:04

激活函数总结（三十八）：激活函数补充(PDELU、CosLU)

激活函数2.2CosLU激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax
sjx_alo·2023-09-19 16:54

激活函数总结（三十七）：激活函数补充(PAU、DELU)

2.1Padé激活函数2.2DELU激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax
sjx_alo·2023-09-19 16:53

激活函数总结（三十六）：激活函数补充(ARiA、m-arcsinh)

2.2modifiedarcsinh激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax
sjx_alo·2023-09-19 16:23

激活函数总结（三十五）：激活函数补充(KAF、Siren)

激活函数2.2Siren激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax
sjx_alo·2023-09-19 16:53

特征工程-指标筛选

在数据建模前期，很重要的一步是特征工程的构建，最明显的一次就是多分类问题，单增加一个特征，准确率从78%提高到了85%。
神采奕奕的奕·2023-09-19 10:45

tensorflow损失函数选择

使用二元交叉熵损失函数：二、ann.compile(optimizer=‘adam’,loss=‘binary_crossentropy’,#二元交叉熵损失函数metrics=[‘accuracy’])三、对于多分类问题
宿夏星·2023-09-19 06:19

keras 或者tensorflow损失函数

和引擎盖下的tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits）用于二进制多标签分类（标签是独立的）.categorical_crossentropy（和引擎盖下的tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
weixin_42612033·2023-09-19 06:49

tensorflow损失函数详解

1.binary_crossentropy（对数损失函数）和sigmod使用，针对二分类问题2.categorical_crossentropy（多分类的对数损失问题）和softmax使用，如果是one-hot
重邮研究森·2023-09-19 06:47

对于tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y,labels=tf.argmax(y_,1))的研究

1.对于tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y,labels=tf.argmax(y_,1))的拆解其实这个函数可以分为两个函数，
阿言在学习·2023-09-19 02:11

6-2 pytorch中训练模型的3种方法

下面以minist数据集的多分类模型的训练为例，演示这3种训练模型的风格。其中类形式训练循环我们同时演示torchkeras.KerasModel和torchkeras.LightModel两种示范。
hxh207·2023-09-19 02:08
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