softmax多分类第20页

动手学深度学习-pytorch版本（二）：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1.1线性回归回归(regression)是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。

Robot_Yue·2023-08-18 12:30

前馈神经网络多分类任务

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsclassNetwork(nn.Module):def__init__(self,input_dim,hidden_dim,out_dim):super().__init__()self.layer

satadriver·2023-08-18 08:41

前馈神经网络回归测试

深度学习实验，刚开始的时候，一般都有logistic和softmax回归测试例子，接下来的前馈神经网络、卷积神经网络也有回归测试。

satadriver·2023-08-18 08:11

python多分类画roc曲线_基于python的多分类ROC曲线生成2

fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix,roc_curve,aucfromsklearn.preprocessingimportlabel_binarizeimportnumpyasnpy_test_bi=label_binarize(y_test,classes=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,

Tfifthe·2023-08-18 07:56

机器学习编译系列---张量程序抽象

直观地，图中的linear、add、relu、linear、softmax均为元张量函数。机器学习编译

学弟·2023-08-18 07:24

python 多分类画auc曲线和macro-average ROC curve

最近帮一个人做了一个多分类画auc曲线的东西，不过最后那个人不要了，还被说了一顿，心里很是不爽，anyway，我写代码的还是要继续写代码的，所以我准备把我修改的代码分享开来，供大家研究学习。

农民小飞侠·2023-08-18 07:24

【AI实战】BERT 文本分类模型自动化部署之 dockerfile

【AI实战】BERT文本分类模型自动化部署之dockerfileBERTBERT文本分类模型基于中文预训练bert的文本分类模型针对多分类模型的loss函数样本不均衡时多标签分类时dockerfile编写

szZack·2023-08-17 19:48

写作者学习之旅

首先在写作前，先确定你的写作主旨写作有很多分类，比如公务写作，新闻写作，文学写作等等归根到底分两类一是虚拟写作二非虚拟写作。在你动笔写作前你要确定属于哪一种分类。然后才能确立你写作风格。

我是杨斌老师·2023-08-17 18:41

Naive Softmax&Negative Sampling

NaiveSoftmax&NegativeSampling1NaiveSoftmax引入两个向量：对于词汇表V\mathbf{V}V(vocabulary)中的每个单词w，当www是center单词的时候

扬州小栗旬·2023-08-17 17:07

机器学习｜Softmax 回归的数学理解及代码解析

机器学习｜Softmax回归的数学理解及代码解析Softmax回归是一种常用的多类别分类算法，适用于将输入向量映射到多个类别的概率分布。

宇仔TuT·2023-08-17 16:28

李沐动手学深度学习：softmax回归的从零开始实现

importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatach_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batach_size)num_input=784#图片的尺寸：28*28num_output=10#10个类别W=torch.normal(0,0.01,

一个小猴子｀·2023-08-16 12:02

深度学习自然语言处理之卷积神经网络CNN理论与实践

概括大体上简单的卷积神经网络是下面这个网络流程：来自CNNpaper笼统的说：文本通过EmbedingLayer后，再通过一些filters进行过滤，对结果进行maxPooling，再经过线性层映射到类别上，最后经过Softmax

城市中迷途小书童·2023-08-16 05:07

普通神经网络与BP神经网络

几乎没怎么用算法就把内在规律给挖掘了出来数据分析中对数据预处理，特征提取是最核心的步骤而深度学习解决的是如何提取特征的问题假设我们拿到一组数据观察数据分布然后进行判断可以进行线性切分的数据集(联想逻辑回归)那么面对不能进行线性切分的数据分类问题(比如多分类问题还有

丰。。·2023-08-16 04:05

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-textcnn

本文目录概念引入摘要大意TextCNN模型的结构正则化手段该模型的超参数研究成果概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax的推导word2evcglove摘要大意在使用简单的

丰。。·2023-08-16 04:05

bert+seq2seq 周公解梦，看AI如何解析你的梦境？

作为NLP的主要方向，情感分析，文本多分类，实体识别等已经在项目中得到应用。例如通

saiwaiyanyu·2023-08-15 19:58

【图像分类】理论篇（3）交叉熵损失函数的理解与代码实现

假设我们当前有两个模型（参数不同)，这两个模型都是通过sigmoid/softmax的方式得到对于每个预测结果的概率值:模型1：预测值真实值是否正确0.30.30.4001（猪）√0.30.40.3010

TechMasterPlus·2023-08-15 17:03

Titanic--细节记录三

的含义基本步骤和解释具体例子创造一个数据集留出法划分预测结果可视化分层抽样设置方法划分数据集的常用方法train_test_split什么情况下切割数据集的时候不用进行随机选取逻辑回归模型随机森林分类模型训练集和测试集的得分重要注意事项为什么线性模型可以进行分类任务，背后是怎么样的数学关系对于多分类问题

BIT_mk·2023-08-15 15:43

时序与空间结构

移位规则汇总移位距离就是等位点数值差的绝对值的和S=Σ|a-b|，如果训练集有多张图片取平均值，如果是多分类问题则移位距离为所有两两组合移位距离

黑榆·2023-08-15 07:34

交叉熵和torch.nn.CrossEntropyLoss() 学习笔记

交叉熵原理二、Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数1.Softmax()2.LogSoftmax()2.NLLLoss()4.CrossEntropy()参考资料前言分开定义softmax

稚晖君的小弟·2023-08-15 07:53

[PaddlePaddle] [学习笔记] [上] 手写数字识别（Warning:: 0D Tensor cannot be used as ‘Tensor.num、全流程、softmax、问题）

完整代码地址：Paddle_MNIST_Classification如果对你有帮助，请⭐️一下。1.概述我们尝试使用与房价预测相同的简单神经网络解决手写数字识别问题，但是效果并不理想。原因是手写数字识别的输入是28×2828×2828×28的像素值，输出是0-9的数字标签，而线性回归模型无法捕捉二维图像数据中蕴含的复杂信息，如下图所示。无论是牛顿第二定律任务，还是房价预测任务，输入特征和输出预测值

Le0v1n·2023-08-15 05:36

激活函数总结（六）：ReLU系列激活函数补充(RReLU、CELU、ReLU6)

激活函数2.3ReLU6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·2023-08-15 01:25

激活函数总结（五）：Shrink系列激活函数补充(HardShrink、SoftShrink、TanhShrink)

激活函数2.3TanhShrink激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax

sjx_alo·2023-08-15 01:24

激活函数总结（七）：激活函数补充(Softsign、Threshold、Sinc)

)激活函数2.3Sinc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·2023-08-15 01:54

LLM - Transformer && LLaMA2 结构分析与 LoRA 详解

Transformer结构◆Input、OutputEmbedding◆PositionEmbedding◆Multi-Head-Attention◆ADD&Norm◆FeedForward◆Linear&Softmax2

BIT_666·2023-08-14 20:38

pytorch 基本操作（五）——激活函数和梯度

激活函数和梯度激活函数Sigmod激活函数TanhReLusoftmaxLossFunctionlossL2-norm梯度autograd向后传播backwardSoftmax举例激活函数激活函数（ActivationFunction

WuRobb·2023-08-14 15:50

【Pytroch】基于支持向量机算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

.模型原理2.数学公式3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种强大的监督学习算法，用于二分类和多分类问题

敲代码两年半的练习生·2023-08-14 07:47

浅谈LLAMA2核心函数generate源码

用于调整模型的softmax输出层中预测词的概率。softmax函数:p(xi)=exi∑j=1Vexjp\left(x_i\right)=\frac{e^{x_i}}{\sum

余俊晖·2023-08-14 05:58

Softmax Strategy

1.epsilon-greedystrategy111112.UCBstrategy2223.Softmaxstrategy3334.Gradientstrategy444References[1]科学网

Tancenter·2023-08-14 02:09

Quasi-Dense Similarity Learning for Multiple Object Tracking 详细解读

CV矿工·2023-08-14 01:52

NeuralNLP-NeuralClassifier的使用记录（二），训练预测自己的【中文文本多分类】

NeuralNLP-NeuralClassifier的使用记录，训练预测自己的【中文文本多分类】数据准备：与英文的训练预测一致，都使用相同的数据格式，将数据通过代码处理为JSON格式，以下是我使用的一种

葡萄成熟时_·2023-08-14 01:20

NeuralNLP-NeuralClassifier的使用记录（一），训练预测自己的【英文文本多分类】

NeuralNLP-NeuralClassifier的使用记录，训练预测自己的英文文本多分类NeuralNLP-NeuralClassifier是腾讯开发的一个多层多分类应用工具，支持的任务包括，文本分类中的二分类

葡萄成熟时_·2023-08-14 01:46

Softmax回归

Softmax回归是一种用于多分类问题的模型，该模型可以看成是逻辑回归的拓展，因为其使用的损失函数也是cross-entropyloss(交叉熵)，但与逻辑回归不同的是，其损失函数是一种多分类形式。

没天赋的学琴·2023-08-14 00:34

c++矩阵连乘的动态规划算法并输出_AI自然语言处理算法岗常见面试题(一)

从隐藏层到输出的Softmax层的计算有哪些方法？层次softmax负采样层次softmax流程？

weixin_39521808·2023-08-13 22:25

设置 jupyter notebook 可远程访问

SLClinchen·2023-08-13 15:48

JudeArcturus·2023-08-13 13:17

基于长短期神经网络LSTM的多分类代码

目录背影摘要LSTM的基本定义LSTM实现的步骤基于长短期神经网络LSTM的股票预测MATALB编程实现，附有代码：基于长短期神经网络LSTM的多分类代码，基于LSTM的多分类预测-深度学习文档类资源-

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-13 09:28

自己标注的多分类COCO数据集转化为YOLO数据集

1、如何使用脚本（此脚本支持多分类的目标检测数据）1、修改dir_json为自己生成的coco数据集文件夹目录2、修改dir_txt为要放进去Yolo格式标签的文件夹目录3、直接运行代码importosimportjson

TechMasterPlus·2023-08-13 04:39

书写自动智慧：探索Python文本分类器的开发与应用：支持二分类、多分类、多标签分类、多层级分类和Kmeans聚类

书写自动智慧：探索Python文本分类器的开发与应用：支持二分类、多分类、多标签分类、多层级分类和Kmeans聚类文本分类器，提供多种文本分类和聚类算法，支持句子和文档级的文本分类任务，支持二分类、多分类

汀、人工智能·2023-08-12 07:38

想用手机赚钱，你试过这个软件吗？

图片发自App里面的任务有很多分类，像注册下载﹑扫码点赞﹑内容分享﹑阅读任务等，任务丰富有趣，在娱乐的同时也能有一笔收入，有什么不好呢？图片发自App看看我这几天

尚无闻·2023-08-12 03:11

2019-08-20 逻辑回归（分类）

nono四从二分类到多分类从二分类到多分类的思路：（1）onevsone全分类（2）onevsrest--是某一类或者不是

Enpleeeee·2023-08-11 22:58

一文学会sklearn中的交叉验证方法，cross_validate和KFlod实战案例

sklearn实现交叉验证数据集使用sklearn中常见的多分类数据，iris数据集。

帅帅的Python·2023-08-11 21:16

OneFlow 中的 Softmax

Softmax是深度学习模型中的常见算子。PyTorch的Softmax算子直接调用cuDNN的接口。

图波列夫·2023-08-11 20:26

图像分割场景中四种常见的损失函数（附代码）

图像分割场景中四种常见的损失函数一交叉熵损失加权交叉熵BCELoss二FocalLoss三Dice系数DiceLossIOULOSS四Jaccard系数五Tversky系数六Lovasz-SoftmaxLoss

桑_榆·2023-08-11 18:02

多分类评估 Micro, Macro & Weighted Averages of F1 Score和适用场景

classification_report展示了weightedaverageF1Score：需要区分类别，计算每个类别的f1-score，对所有类别的f1-score加权平均，权重为类别对应的样本数量占总样本数量的比例MicroF1Score：不需要区分类别，直接使用总体样本计算f1-scoreMacroF1Score：需要区分类别，根据每个类别，分别计算P、R、F1-score，将所有类别的f

qq_23438131·2023-08-11 12:43

动手学深度学习（三）线性神经网络—softmax回归

softmax回归和线性回归一样也是将输入特征与权重做线性叠加，但是softmax回归的输出值个数等于标签中的类别数，这样就可以用于预测分类问题。

向岸看·2023-08-11 10:27

nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss

BCELoss是BinaryCrossEntropyLoss的缩写，BCELoss是CrossEntropyLoss的一个特例，只用于二分类问题，而CrossEntropyLoss可以用于二分类，也可以用于多分类

东城青年·2023-08-11 03:13

【深度学习笔记】TensorFlow 常用函数

目录1tf.nn.sigmoid2tf.nn.relu3tf.nn.softmax4tf.math.reduce_s

洋洋Young·2023-08-10 21:37

MachineLearningWu_14/P65-P69_Multiclass

x.1Multiclass多分类问题对于分类问题，往往指的是二分类问题，而对于二分类的decisionboundary较为简单，而实际生活中会有很多问题是多分类问题，例如MNIST手写数字识别，从特征空间上来看

樱木之·2023-08-10 08:26

【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（十四）：多层感知机

AI学习目录汇总1、多层感知机网络结构1.1线性模型：softmax回归在前面介绍过，使用softmax回归来处理分类问题时，每个输出通过都一个仿射函数计算，网络结构如下，输入和输出之间为全链接层：1.2

郭老二·2023-08-10 07:17

作业三多分类和神经网络

多分类法#逻辑回归解决多分类问题importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ioassiofromscipy.optimizeimportminimize

月下思艳·2023-08-10 00:13

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