softmax多分类

论文笔记：一分类及其在大数据中的潜在应用综述

Aliteraturereviewonone‑classclassificationanditspotentialapplicationsinbigdata发表：JournalofBigData在严重不平衡的数据集中，使用传统的二分类或多分类通常会导致对具有大量实例的类的偏见
HenrySmale·2023-09-08 06:36

无框架的底层代码实现普通RNN、LSTM的正反向传播过程及应用

1.准备首先导入所需要的包rnn_utils.py:importnumpyasnpdefsoftmax(x):e_x=np.exp(x-np.max(x))returne_x/e_x.sum(axis=
诶尔法Alpha·2023-09-07 16:52

Fast RCNN

该网络首先输入图像，图像被传递到CNN中提取特征，并返回感兴趣的区域ROI，之后再ROI上运用ROI池化层以保证每个区域的尺寸相同，最后这些区域的特征被传递到全连接层的网络中进行分类，并用Softmax
毕竟是shy哥·2023-09-07 10:46

激活函数总结（二十六）：激活函数补充(Probit、Smish)

激活函数2.2Smish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·2023-09-07 09:59

激活函数总结（二十七）：激活函数补充(Multiquadratic、InvMultiquadratic)

2.2InvMultiquadratic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·2023-09-07 09:59

激活函数总结（二十九）：激活函数补充(CoLU、ShiftedSoftPlus)

2.2ShiftedSoftPlus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·2023-09-07 09:59

激活函数总结（二十八）：激活函数补充(PSmish、ESwish)

激活函数2.2ESwish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·2023-09-07 09:27

Day 1 线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机

首先，Task1是线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机线性回归与梯度下降模型  这里给出的是关于房价预测的模型，我大学的时候做数学建模，用SAS曾经跑过这个model，是关于租房买房的可行性探究
Crystality·2023-09-06 16:26

2019-10-20

这里的softmax就是用作求概率。Multiply:注意：（1）multiply这个函数实现的是元素级别的相乘，也就是两个相乘的数元素各自相乘，而不是矩阵乘法，注意和tf.matmul区别。
Dicondor·2023-09-06 03:36

评价指标（一）精确率，召回率，F1-score

1.前言  温故而知新，在这开一篇基础的模型评价指标，前面会讲述基本概念和计算，后面讲一下除了二分类外，如何应用到多分类2.精确率-Precision、召回率Recall  先来讲一下精确率(Precision
copain_sir·2023-09-06 02:52

著名策略分析师迈克尔·莫布森在他的书《实力、运气与成功》之中曾说

国际象棋，是百分之百靠技巧的，没有任何运气因素；老虎机游戏，是百分之百靠运气的，没有任何技巧可以发挥的余地……投资本身也有很多分类。
艾伦定投人生·2023-09-06 01:01

pytorch做二分类，多分类以及回归任务

【lightgbm/xgboost/nn代码整理四】pytorch做二分类，多分类以及回归任务1.简介本不打算整理pytorch代码，因为在数据挖掘类比赛中没有用过它，做图像相关任务时用pytorch比较多
文一休·2023-09-06 01:47

pytorch学习过程中一些基础语法

=torch.randn((4,2))data2=data1.view(2,4)data3=data2.view(-1,8)2、tensor.max()函数，在分类问题中，通常需要使用max()函数对softmax
mm_exploration·2023-09-05 23:56

计算机竞赛 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·2023-09-05 16:22

自然语言处理之TextRNN

RecurrentNeuralNetworkforTextClassificationwithMulti-TaskLearning文中介绍了RNN用于分类问题的设计，下图LSTM用于网络结构原理示意图，最后一步的隐层代表着对整个句子的编码，直接接全连接层softmax
Wenweno0o·2023-09-05 01:26

NLP进阶，使用TextRNN和TextRNN_ATT实现文本分类

TextRNNTextRNN仅仅是将WordEmbedding后，输入到双向LSTM中，然后对最后一位的输出输入到全连接层中，在对其进行softmax分类即可，模型如下图：代码：classRNN(nn.Module
静静AI学堂·2023-09-05 01:26

sigmoid和softmax函数详解

id=1636737136973859154&wfr=spider&for=pc在一个最近的一个项目中,发现自己对sigmoid函数和softmax函数的概念和用法比较模糊,特地做一下总结假设一张图片丢进一个神经网络
blacksmith_wu·2023-09-05 00:38

d2l_notes_ch3-ch4

目录3.线性神经网络3.1线性回归3.2softmax回归4.多层感知机3.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。
子诚之·2023-09-04 19:29

NLP：长文本场景下段落分割（文本分割、Text segmentation）算法实践----一种结合自适应滑窗的文本分割序列模型

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·2023-09-04 17:47

8个顶级图标网站，高逼格设计方案就靠他们助攻！！

更主要是分类很全呀，大家可以看到IOS和安卓以及微软图标，患有更多分类
阿韩设计·2023-09-04 09:21

机器学习课后习题 --- 逻辑回归

下面哪种学习方法最适合此种应用需求：A:二分类问题B:多分类问题C:回归问题D:聚类问题2.以下关于分类问题的说法错误的是？
尘 关·2023-09-03 19:17

cs231n作业：Assignment1-Softmax

softmax.pydefsoftmax_loss_naive(W,X,y,reg):"""Softmaxlossfunction,naiveimplementation(withloops)InputshavedimensionD
Diane小山·2023-09-03 13:34

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.深度学习基础

softmax回归则适用于分类问题。由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学习模
蒸饺与白茶·2023-09-03 05:02

传统三维重建和深度学习三维重建 MVS笔记总结、问题总结

3大型场景重建4PMVS-精确、密集、鲁棒的多视图立体视觉--20105argmin,argmax,softmax代表什么意思？6PMS-Massi
R-G-B·2023-09-03 03:17

【MATLAB第71期】基于MATLAB的Abcboost自适应决策树多输入单输出回归预测及多分类预测模型（更新中）

【MATLAB第71期】基于MATLAB的Abcboost自适应决策树多输入单输出回归预测及多分类预测模型（更新中）一、效果展示（多分类预测）二、效果展示（回归预测）三、代码获取CSDN后台私信回复“71
随风飘摇的土木狗·2023-09-03 02:18

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-无梯度优化（Derivative-Free Optimization）...

数值优化（NumericalOptimization）学习系列-无梯度优化（Derivative-FreeOptimization）2015年12月27日18:51:19下一步阅读数4357更多分类专栏
weixin_30853329·2023-09-03 01:27

4.9 更多关于k近邻算法的思考

4.9更多关于k近邻算法的思考K近邻算法是解决分类问题，天然可以解决多分类问题。不仅如此，思想简单，效果强大。使用Ｋ近邻算法还可以解决回归问题。比如预测下一个学生考试的分数，股票的趋势等。
逆风的妞妞·2023-09-02 10:44

第64步 深度学习图像识别：多分类建模误判病例分析（Pytorch）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面上期我们基于TensorFlow环境介绍了多分类建模的误判病例分析。
Jet4505·2023-09-02 04:35

SVM

refer=bainaSVM是线性分类算法中的一种，准确率和softmax差不多。
有花落蝶·2023-09-02 03:58

KS-DETR学习笔记

Abstract缩放点积注意力对查询和键的缩放点积应用softmax函数来计算权重，然后将权重和值相乘。
BestHammer·2023-09-02 00:30

第63步 深度学习图像识别：多分类建模误判病例分析（Tensorflow）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面上两期我们基于TensorFlow和Pytorch环境做了图像识别的多分类任务建模。
Jet4505·2023-09-01 06:40

贝叶斯分类器

下面以多分类任务为例来解释其基本原理。假设有N种可能的类别标记，即Y={,.......},是将一个真实标记为的样本误分类为所产生的损失。
c839e88a53e3·2023-09-01 05:13

深度学习笔记9_Softmax回归_图像分类（李沐，pytorch)

%matplotlibinlineimporttorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2ld2l.use_svg_display()SVG是一种无损格式–意味着它在压缩时不会丢失任何数据，可以呈现无限数量的颜色。d2l.use_svg_dis
贤良淑德列克星敦_CV2·2023-08-31 13:16

为什么深度网络（vgg，resnet）最后都不使用softmax（概率归一）函数，而是直接加fc层？

这个问题很简单，并不是没有使用softmax，而是没有显式使用softmax。
壹柒伍_·2023-08-31 02:11

机器学习笔记之核函数再回首：Nadarya-Watson核回归python手写示例

Nadaraya-Watson核回归手写示例引言回顾：Nadaraya-Watson\text{Nadaraya-Watson}Nadaraya-Watson核回归通过核函数描述样本之间的关联关系使用Softmax
静静的喝酒·2023-08-30 09:37

计算机毕设 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前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升
DanCheng-studio·2023-08-30 08:50

第62步 深度学习图像识别：多分类建模（Pytorch）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面上期我们基于TensorFlow环境做了图像识别的多分类任务建模。
Jet4505·2023-08-30 07:40

线性回归，softmax分类，多层感知机

  疫情期间，借助《动手学深度学习》，学习pytorch的代码，顺便记录一些基础知识1.线性回归--基本要素1.1模型为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系:1.2数据集我们通常收集一系列的真实数据，例如多栋房屋的真实售出价格和它们对应的面积和房龄。我们希望在这个
copain_sir·2023-08-30 04:44

cs231n assignment1 q4

two_layer_netaffine_forward题面解析代码输出affine_backward推导题面解析代码输出relu_forward题面解析代码输出relu_backward题面解析代码输出svm_loss题面解析代码输出softmax_loss
理智点·2023-08-29 11:31

算法工程师面试常见代码题汇总

主要参考：《深度学习入门：基于python的理论和实现》文章目录激活函数sigmoidrelusoftmaxbettersoftmax损失函数meansquarederrorcrossentropyerrordetailedcrossentropyerror
江米江米·2023-08-29 09:51

Yolo系列-yolov3

我不是针对谁，在座的各位都是终于到V3了，最大的改进就是网络结构，使其更适合小目标检测特征做的更细致，融入多持续特征图信息来预测不同规格物体先验框更丰富了，3种scale，每种3个规格，一共9种softmax
coding_ksy·2023-08-29 04:37

【知识点】温度超参数

总结一下温度超参数当分类结果正确时，当temperature越小时，softmax输出各类别的分数差别越大，loss越小。
sdbhewfoqi·2023-08-29 03:34

PyTorch DataLoader 报错 “DataLoader worker exited unexpectedly“ 的解决方案

一、代码运行日志C:\Users\Administrator\anaconda3\envs\limu\python.exeG:/PyCharmProjects/limu-d2l/ch03/softmax_regression.pyTraceback
枯木何日可逢春·2023-08-29 02:39

机器学习，深度学习一些好文

文章目录1、CNN1.1、卷积层：1.2、池化层：1.3、全连接层：1.4、Softmax：2、激活函数3、Dropout4、反向传播4.1计算图、手推反向传播4.2、梯度下降与反向传播4.3、学习率α
一只菜得不行的鸟·2023-08-28 13:18

前向传播与反向传播涉及到的知识点

激活函数MP模型3.优秀的激活函数的特点4.常见的激活函数a）Sigmoid（）函数图像特点b）Tanh（）函数c）Relu（）函数d）LeakyRelu函数五、损失函数1.均方误差2.自定义3.交叉熵4.softmax
孤狼灬笑·2023-08-28 12:48

2.4mnist手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)

手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)目录2.4mnist手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)概述分类任务的损失函数Softmax
aiAIman·2023-08-28 10:59

手写数字识别之损失函数

目录交叉熵手写数字识别之损失函数分类任务的损失函数Softmax函数交叉熵的简单理解：真实分布与非真实分布的交叉，完全对应，熵为0交叉熵的代码实现交叉熵给定一个策略,交叉熵就是在该策略下猜中颜色所需要的问题的期望值
ZhangJiQun&MXP·2023-08-28 10:58

自然语言处理长文本场景下的信息结构化实践：文本分割（话题分割、段落分割、Text segmentation、TextTiling算法）标题生成两大任务

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·2023-08-28 10:04

人工智能自然语言处理：抽取式文本分割（Text Segmentation）算法介绍总结，智能断句解决文本过长问题

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·2023-08-28 10:59

文本分类任务

预备知识3.2贝叶斯公式3.3贝叶斯公式的应用3.4贝叶斯公式在NLP中的应用3.5贝叶斯公式-文本分类3.6代码实现3.7贝叶斯算法的优缺点4.支持向量机4.1支持向量机-核函数4.2支持向量机-解决多分类
@kc++·2023-08-28 05:12
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