softmax多分类

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

基于ERNIR3.0文本分类的开发实践

参考：基于ERNIR3.0文本分类：(KUAKE-QIC)意图识别多分类(单标签)-飞桨AIStudio星河社区(baidu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/574666812
wangqiaowq·2024-03-07 03:54

深度学习——第8章 深层神经网络（DNN）

8.2深层神经网络标记符号8.3正向传播8.4反向传播8.5多分类Softmax8.6总结上一课是实战内容，我们使用Python一步步搭建了一个最简单的神经网络模型，只包含单层隐藏层。
曲入冥·2024-03-06 01:23

如何使用Python绘制常见的几种激活函数?

（sigmoid、Tanh、Relu、LeakyRelu、ELU、Softplus、Softmax、Smish）解答：这里八种不同的激活函数，使用了不同的颜色进行了绘制。
神笔馬良·2024-02-20 19:25

【机器学习笔记】3 逻辑回归

分类问题分类问题监督学习最主要的类型，主要特征是标签离散，逻辑回归是解决分类问题的常见算法，输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次，步骤：①->②多分类问题先定义其中一类为类型
RIKI_1·2024-02-19 19:02

从零实现softmax回归【基于Pytorch】

参考资料：沐神——动手学深度学习importtorchimporttorchvisionfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2lfromIPythonimportdisplaydefget_dataloader_work
卡仕达酱·2024-02-19 15:52

深度学习基础之《TensorFlow框架（4）—Operation》

canstant，rank，shape，shuffle矩阵运算matmul，matrixinverse，matrixdateminant带状态的运算variable，assgin，assginadd神经网络组件softmax
csj50·2024-02-19 13:37

CrossEntropyLoss in Pytorch

inmathematicssoftmaxfunction(normalizedexponentialfunction)crossentropyinpytorchNLLLosscrossentropylossdoc
xljdt1·2024-02-14 17:39

多元分类及其pytorch实现

相比起逻辑回归的二分类，多元分类使用softmax来替代了sigmoid，假如需要分k类，那么应该有k个输入值1...k，然后输出k个概率，且概率之和为1。
o0Orange·2024-02-14 16:23

【数据＋代码】贝叶斯优化KNN算法

2、读取并理解数据本次使用某药物数据集进行多分类，首先从数据集中进行读取数据
小Z的科研日常·2024-02-14 00:15

机器学习入门--逻辑回归与简单二分类数据实战

与线性回归不同，逻辑回归用于预测离散的类别标签，可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。
Dr.Cup·2024-02-13 13:36

探索XGBoost：多分类与不平衡数据处理

但在处理多分类和不平衡数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。
Echo_Wish·2024-02-13 05:19

序贯Sequential模型

layer的list来构造该模型model=Sequential([Dense(32,input_shape=(784,)),Activation('relu'),Dense(10),Activation('softmax
光光小丸子·2024-02-13 01:08

Cross-lingual Transfer of Monolingual Representations

整个流程可分为一下四步：在L1无标签的数据集上，训练一个单语的bert，任务为masked语言模型（MLM）和下一句话预测（NSP）冻结第1步训练好的bert中的transformer部分（embedding层和softmax
ltochange·2024-02-12 20:03

DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day12

混淆矩阵混淆矩阵常用于评估分类模型的性能，特别是在二分类或多分类问题中。它展示了实际类别与模型预测类别之间的关系。
wendyponcho·2024-02-12 15:35

机器学习：Softmax介绍及代码实现

Softmax原理Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。
是Dream呀·2024-02-12 10:44

2-1 动手学深度学习v2-Softmax回归-笔记

回归VS分类回归估计一个连续值分类预测一个离散类别从回归到多类分类回归单连续数值输出输出的区间：自然区间R\mathbb{R}R损失：跟真实值的区别分类通常多个输出（这个输出的个数是等于类别的个数）输出的第iii个元素是用来预测第iii类的置信度从回归到多类分类——均方损失对类别进行一位有效编码（因为类别不是一个数，可能是一个字符串等等）假设我们有nnn个类别，我们可以用最简单的一位有效编码来进行
Alkali！·2024-02-12 03:14

2024牛客寒假算法基础集训营3

1.多分类讨论2.从特殊到一般，便于找规律。例如有一组数，有奇数和偶数，那我们可以构造一组数据全是偶数，观察其规律，然后插入一个奇数，再观察其规律。
clmm_·2024-02-11 21:36

在CE和MSE损失函数中使用置信度的方法

8,2,256,256]CE:weak_x_ul=self.encoder(A_ul,B_ul)weak_output_ul=self.main_decoder(weak_x_ul)weak_targets=F.softmax
UndefindX·2024-02-11 14:50

机器学习：SVM、softmax、Dropout及最大池化max_pool介绍

一、利用线性SVM进行分类train_data:(train_num,3072)训练流程初始化权重W:(3072,10)梯度dW:(3072,10)train_data和权重相乘得到score(10,)对应每个类别的分数2.1对于每个score中的分数i，如果是正确的类别对应的score跳过2.2如果是其他的类别，计算margin=score[i]-correct_score+12.3如果其他的m
是Dream呀·2024-02-11 11:15

这么多分类：当前账户余额，联通账户余额，实时话费，可用预存款

这么多的分类：账户可用余额，账户余额，实时话费，可用预存款……作为消费者，我也是看的一脸懵逼。。。关于中国联通，别的不说，文字游戏都能把人搞懵逼。本来以为自己小学毕业学问低，不懂城里人的文字游戏。后来网上一搜，我的天，大家都是看不懂联通的官方解释。好吧，我就搜集一下关于联通的名词介绍，用我们老百姓能够看的懂的文字，把联通的官方解释用百姓话再表达一遍。名词解释：实时话费：这个很好理解，每天使用联通服
陳龍超·2024-02-11 10:08

机器学习2---逻辑回归(基础准备）

逻辑回归是基于线性回归是直线分的也可以做多分类##数学基础importnumpyasnpnp.pi#三角函数np.sin()np.cos()np.tan()#指数y=3**x#对数np.log10(10
pyniu·2024-02-11 06:40

【数据＋代码】贝叶斯优化KNN算法

2、读取并理解数据本次使用某药物数据集进行多分类，首先从数据集中进行读取数据
小Z的科研日常·2024-02-10 19:26

【深度学习】：Softmax实现手写数字识别

精品在线课程学习平台(xuetangx.com)代码和报告均为本人自己实现（实验满分），只展示任务实验结果，如果需要报告或者代码可以私聊博主有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~Softmax
X.AI666·2024-02-10 11:34

机器学习（8）

本章节是对我学习完机器学习（周志华）第八章所做出来的总结第八章集成学习8.1个体与集成集成学习：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等。
LY豪·2024-02-10 03:24

解锁机器学习多类分类之门：Softmax函数的全面指南

1.引言Softmax函数的定义和基本概念Softmax函数，也称为归一化指数函数，是一个将向量映射到另一个向量的函数，其中输出向量的元素值代表了一个概率分布。
程序员Chino的日记·2024-02-09 08:33

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matl

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%分析数据num_class=length(unique(res(:,end)));%类别数（Excel最后一列放类别）num_dim=size(res,2)-1;%特征维度num_res=size(res,1);%样
智能算法及其模型预测·2024-02-09 07:12

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL
Chealkeo·2024-02-08 23:33

MySQL表设计的思考

多分类图片识别的项目背景，用户上传包含多个目录的压缩包形成数据集，压缩包中的子目录作为图片分类，机器学习根据用户选择的图片分类作为训练集和验证集，使用训练集进行模型训练，使用验证集进行模型验证，如果验证结果符合用户需求
昙花未现·2024-02-08 19:39

刘知远LLM——神经网络基础

启发于生物神经细胞单个神经元单层神经网络前向计算激活函数的作用：没有激活函数的话，多层神经网络就会退化为单层输出层线性输出：回归问题sigmoid：二分类softmax：多
李日音·2024-02-08 15:43

02.心电图心跳信号多分类预测挑战赛【数据分析】

1.导入数据科学及可视化包#coding:utf-8#导入warnings包，利用过滤器来实现忽略警告语句。importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')importpandasaspdfrompandasimportDataFrame,Seriesimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimpor
Ai星辰大海·2024-02-08 09:28

神经网络 | 常见的激活函数

激活函数分类三、常见的几种激活函数1.Sigmoid函数（1）公式（2）图像（3）优点与不足2.Tanh函数（1）公式（2）图像（3）优点与不足3.ReLU函数（1）公式（2）图像（3）优点与不足4.Softmax
半亩花海·2024-02-08 06:34

机器学习 | 一文看懂SVM算法从原理到实现全解析

目录初识SVM算法SVM算法原理SVM损失函数SVM的核方法数字识别器(实操)初识SVM算法支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种经典的监督学习算法，用于解决二分类和多分类问题
亦世凡华、·2024-02-07 21:19

李沐《动手学深度学习》注意力机制

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇·2024-02-07 16:27
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