softmax多分类

23、深度学习-自学之路-激活函数relu、tanh、sigmoid、softmax函数的正向传播和反向梯度。

在使用这个非线性激活函数的时候，其实我们重点还是学习的是他们的正向怎么传播，以及反向怎么传递的。如下图所示：第一：relu函数的正向传播函数是：当输入值（隐藏层）值大于了，就输出自己本身的值。反向梯度传播：当输出值大于0，那么反向梯度值就等于输出值乘以1如果小于0，那反向梯度值就等于0.通俗的来说就是，如果输入值是0或小于0，那么输出值的反向增强就没有。如果输入值大于0，那么输出值的方向增强就有。
小宇爱·2025-02-13 13:22

机器学习: 逻辑回归

它通过计算目标变量的概率来预测类别归属，并假设数据服从伯努利分布（二分类）或多项式分布（多分类）。逻辑回归模型输出的是概率值，通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。
小源学AI·2025-02-13 07:04

基于计算图的Softmax层反向传播推导

Python的理论与实现》，书本十分通俗易懂，在Chapter5——反向传播部分，作者以计算图方式给出了Sigmoid函数，全连接层的反向传播过程，但是在给出Softxmax层的反向传播推导过程的时候，将Softmax
KaiMing Zhu·2025-02-11 21:25

torch.nn.CrossEntropyLoss()的一些小细节（原理和数学，softmax与dim，ignore_index，报错：0D or 1D target tensor expecte）

目录关于torch.nn.CrossEntropyLoss()数学原理关于熵数学公式pytorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss()torch.nn.CrossEntropyLoss()交叉熵函数的使用类别索引代码示例结果关于ignore_index类别概率（独热编码属于此类）代码示例结果和数学公式之间的关系代码展示结果关于报错提示0Dor1Dtargettensorexp
老肝犯·2025-02-09 22:49

深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader

多层线性（回归）模型Multilevel(LinearRegression)Model深度学习笔记——pytorch构造数据集DatasetandDataloader深度学习笔记——pytorch解决多分类问题
旺仔喔喔糖·2025-02-09 22:19

图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)

图神经网络实战（8）——图注意力网络0.前言1.图注意力层原理1.1线性变换1.2激活函数1.3Softmax归一化1.4多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric
盼小辉丶·2025-02-08 12:09

空间注意力模块（SAM）和时间注意力模块（TAM）详解及代码复现

在神经网络中，注意力机制主要通过Softmax函数实现，它能够将输入特征映射到0到1之间的概率分布，从而实现特征的加权。空间注意力与时间注意力在
清风AI·2025-02-06 21:47

【大模型LLM面试合集】训练数据_数据格式

对于多分类任务，通常使用one
X.AI666·2025-02-06 18:28

TypeError: unsupported operand type(s) for +=: ‘Dense‘ and ‘str‘

tensorflow2.0报这个错误因为你在定义模型的时候model=Sequential(SimpleRNN(3),Dense(5,activation='softmax'))是不是感觉少了点什么，没加
开始King·2025-02-04 03:13

Task01：线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机

一、mxnet相关函数用法mxnet.nd用法对标numpy库(1)nd.concatfrommxnetimportndnd.concat(X,Y,dim=0)nd.concat(X,Y,dim=1)X,Y为两个矩阵nd.concat为连接矩阵，dim表示连接的维度，若原来两个矩阵为（4,3），dim=0就表示新生成矩阵为（8,3）dim=1表示新生成矩阵为（4,6）(2)y+=xy=y+x这样的
恰人陈·2025-02-03 14:56

最小边际采样在分类任务中的应用

在一个多分类问题中，模型会对每个样本预
ningaiiii·2025-02-03 11:57

【深度学习】softmax回归的简洁实现

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。
熙曦Sakura·2025-02-03 02:22

Keras TypeError: unsupported operand type(s) for : 'int' and 'Dimension'

在使用keras时，需要取出一个tensor的某一维作为下一层的维度（这里，我是在写attention）代码：dim=input.shape[1]dense=Dense(dim,activation=‘softmax
Yolo_C·2025-02-03 01:40

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

这是如何以更加矢量化的numpy方式计算softmax函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题
非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（六）Softmax函数介绍

Softmax函数Softmax函数是一种常用的数学函数，广泛应用于机器学习中的分类问题，尤其是在神经网络的输出层。
Blankspace空白·2025-01-29 14:33

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理22-fasttext文本分类

当今文本分类的实现多是使用机器学习方法从训练数据中提取分类规则以进行分类,因此构建文本分类器需要带标签的数据.1.2文本分类种类二分类:文本被分类两个类别中,往往这两个类别是对立面,比如:判断一句评论是好评还是差评.单标签多分类
跟德姆(dom)一起学AI·2025-01-27 06:50

2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习 楼上阑干横斗柄，寒露人远鸡相应。

)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习：问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数43.4.3多分类与多标签拟合
汤姆和佩琦·2025-01-25 15:18

Transformer的linear和softmax

线性层（LinearLayer）场景假设我们现在有一个包含许多特征的向量，比如描述一本书的内容、风格、作者、逻辑等信息。你想要根据这些特征预测这本书属于哪个类别，如小说、科幻、历史等。线性层的作用就是帮助你将这些特征转换成一个更简单的形式，使得你可以更容易地做出分类决策。解释特征组合：线性层接收来自解码器最后一层的输出，这个输出是一个高维向量，包含了关于输入序列的丰富信息。权重矩阵：线性层内部有一
编码浪子·2025-01-24 21:04

R数据分析：多分类问题预测模型的ROC做法及解释

有同学做了个多分类的预测模型，结局有三个类别，做的模型包括多分类逻辑回归、随机森林和决策树，多分类逻辑回归是用ROC曲线并报告AUC作为模型评估的，后面两种模型报告了混淆矩阵，审稿人就提出要统一模型评估指标
公众号Codewar原创作者·2025-01-23 23:11

Swin-Unet多分类：图像分割领域的强大工具

Swin-Unet多分类：图像分割领域的强大工具【下载地址】Swin-Unet多分类资源文件介绍本仓库提供了一个名为“Swin-Unet多分类”的资源文件，该文件主要用于图像分割任务中的多分类问题。
甄亚凌·2025-01-23 21:55

深度学习中交叉熵函数的导数:(极简)

交叉熵函数的导数二.Z,y为有n条数据的矩阵前言另一个博主有更详细的推导https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/101946040一.交叉熵函数的导数softmax
洪小帅·2025-01-23 12:28

深度学习基础18（多层感知机代码实现）

为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size
NDNPOMDFLR·2025-01-22 11:37

【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据
Francek Chen·2025-01-22 11:34

关于sklearn.svm.SVC与.NuSVC的区别以及参数介绍

0.区别SVC与NuSVC是类似的方法，但是接受稍微不同的参数集合并具有不同的数学公式，并且NuSVC可以使用参数来控制支持向量的个数,以下代码默认的是多分类1.SVC#coding:utf-8fromsklearnimportsvmfromnumpyimport
_Magic·2025-01-21 20:00

【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？

【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？问题：CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？
zz的学习笔记本·2025-01-21 14:07

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。
我叫罗泽南·2025-01-20 12:01

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

SVM特别有效，因为它们专注于寻找目标特征中不同类别之间的最大分离超平面，从而使其对二分类和多分类都具有鲁棒性。在本大纲中，我们将探讨支持向量机(SVM)
潜洋·2025-01-18 10:25

算法面试准备 - 手撕系列第一期 - Softmax

算法面试准备-手撕系列第一期-Softmax目录算法面试准备-手撕系列第一期-SoftmaxSoftmax原理图Softmax实现代码-复杂版和简单版本(推荐简单版本)参考Softmax原理图Softmax
小菜鸟博士·2025-01-18 09:17

机器学习——逻辑回归

尽管名字中有“回归”二字，但逻辑回归实际上是一种分类算法，主要用于二分类问题，但也可以通过扩展用于多分类问题。逻辑回归通过使用逻辑
口_天_光健·2025-01-17 03:33

python卡方检验计算pvalue值_Python数据科学：卡方检验

③方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。本次介绍：卡方检验：一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。
CodeWhiz·2024-09-14 14:00

R语言多项逻辑回归-因变量是无序多分类

因变量是无序多分类资料（＞2）时，可使用多分类逻辑回归（multinomiallogisticregression）。使用课本例16-5的数据，课本电子版及数据已上传到QQ群，自行下载即可。
医学和生信笔记·2024-09-12 09:22

【激活函数总结】Pytorch中的激活函数详解： ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh 以及 Softmax

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.
阿_旭·2024-09-10 16:33

两种常用损失函数：nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss

1.nn.CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss是PyTorch提供的交叉熵损失函数，通常用于多分类任务中。
大多_C·2024-09-09 14:55

YOLO缺陷检测学习笔记（2）

和YOLOv4的残差连接架构**YOLO网络架构概述1.特征提取网络2.预测头（DetectionHead）3.后处理（Post-processing）YOLOv3/v4的改进YOLOv3YOLOv4SoftmaxSoftmax
tt555555555555·2024-09-06 16:00

理解Softmax函数的原理和实现

Softmax函数是机器学习和深度学习中非常基础且重要的一个概念，特别是在处理分类问题时。它的作用是将一个向量中的元素值转换成概率分布，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素值的总和为1。
Ven%·2024-09-05 09:06

【论文简介】Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization

AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization旷世cvpr2020的一篇文章，站在更高的视角，统一了deepfeaturelearning的两大基础loss：基于class-levellabel的loss（如softmax
萝莉狼·2024-09-05 08:54

pytorch中的gather函数_Pytorch中torch.gather函数祥解

引言：在多分类中，torch.gather常用来取出标签所对应的概率，但对于刚开始接触Pytorch的同学来说，torch.gather()可能不太好理解，这里做一些说明和演示，帮助理解。
陈村·2024-09-05 07:16

基于Bert-base-chinese训练多分类文本模型(代码详解）

目录一、简介二、模型训练三、模型推理一、简介BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是基于深度学习在自然语言处理（NLP）领域近几年出现的、影响深远的创新模型之一。在BERT之前，已经有许多预训练语言模型，如ELMO和GPT，它们展示了预训练模型在NLP任务中的强大性能。然而，这些模型通常基于单向的上下文信息，即只考虑文本中
一颗洋芋·2024-09-04 15:41

数学建模(多分类问题)

前言多分类问题是机器学习中的一种常见任务，其目标是将输入数据分配到三个或更多预定义的类别之中。
不以物喜a·2024-09-03 19:00

Transformer面试真题详解——覆盖99%的Transformer面试问题（建议收藏）

4.为什么在softmax之后要对attention进行scaled（为什么除以d_k的平方根）5.在计算attentionscore时，如何对padding做mask操作6.简单介
爱睡觉的咋·2024-09-02 05:34

基于Python的机器学习系列（18）：梯度提升分类（Gradient Boosting Classification）

在分类问题中，我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同，分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。
会飞的Anthony·2024-09-01 12:50

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 进阶 Task2-自适应学习率+分类

目录1.自适应学习率1.1AdaGrad1.2RMSProp1.3Adam1.4学习率调度1.5优化策略的总结2.分类2.1分类与回归的关系2.2带有softmax的分类2.3分类损失1.自适应学习率传统的梯度下降方法在优化过程中常常面临学习率设置不当的问题
沙雕是沙雕是沙雕·2024-08-31 22:57

多元分类预测 | Matlab麻雀算法(SSA)优化核极限学习机(KELM)的分类预测，多特征输入模型。SSA-KELM分类预测模型

SSA-KELM分类预测模型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，迭代优化图，混淆矩阵图。
前程算法屋·2024-08-29 16:28

完成标准（DOD）浅析

2016-03-0520:55:28Bonnie-Wu阅读数4649更多分类专栏：研发管理版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
众易·2024-08-28 05:25

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10结合全新多尺度动态增强注意力机制DSAttention(全网独家创新)

1.DSAttention介绍DSAttention注意力机制在图像特征提取中具有以下优点：(1).全局信息捕捉能力：DSAttention机制通过使用软注意力机制（SoftmaxAttention）来计算特征图的全局相关性
小李学AI·2024-08-26 07:27

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习
盛寒·2024-08-25 18:11

机器学习——逻辑回归

2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于解决二分类或多分类问题
wsdswzj·2024-08-25 17:06

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02

进入打卡链接选择相对应的任务打卡就可以了二、学习1、线性模型依旧是b站上老师的授课视频，我找到知乎上解释很好的文章，分享一下机器学习（一）线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型、线性判别分析模型、多分类学习模型
xuanEpiphany29·2024-08-24 19:21

Logistic 回归

4.模型建立4.1假设函数4.2成本函数4.3梯度下降法5.正则化5.1正则化的目的与类型5.1.1正则化的目的5.1.2正则化的类型5.2L1和L2正则化5.2.1L1正则化5.2.2L2正则化6.多分类问题
零 度°·2024-08-23 21:56

keras.optimizers优化器中文文档

)model.add(Dense(64,init='uniform',input_dim=10))model.add(Activation('tanh'))model.add(Activation('softmax
地上悬河·2024-03-29 09:44
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