softmax多分类第22页

【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第3章线性模型

过了一遍第三章，大致理解了内容，认识了线性回归模型，对数几率回归模型，线性判别分析方法，以及多分类学习，其中有很多数学推理过程以参考他人现有思想为主，没有亲手去推。

一个甜甜的大橙子·2023-07-28 13:30

bert代码模型部分的解读

bert_config.josn模型中参数的配置{"attention_probs_dropout_prob":0.1,#乘法attention时，softmax后dropout概率"hidden_act

迟耿耿·2023-07-28 09:41

机器学习&&深度学习——感知机

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——softmax回归的简洁实现订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助线性回归已经完结了，接下来要开始讲解多层感知机

布布要成为最负责的男人·2023-07-28 08:58

LightGBM Java实现在线预测

LightGBM是三大知名GBDT的实现之一，支持二分类，多分类。

尼小摩·2023-07-28 05:40

[PyTorch]利用torch.nn实现softmax（在Fashion-MNIST数据集上）

加载Fashion-MNIST数据集二、通过Dataloader读取小批量数据样本三、构建模型四、损失函数与优化器五、测试集的准确度与损失计算六、模型训练及测试实验结果实验要求利用torch.nn实现softmax

番茄牛腩煲·2023-07-28 02:37

深入浅出Pytorch函数——torch.nn.Softmax

分类目录：《深入浅出Pytorch函数》总目录相关文章：·机器学习中的数学——激活函数：Softmax函数·深入浅出Pytorch函数——torch.softmax/torch.nn.functional.softmax

von Neumann·2023-07-28 02:36

pytorch分类和回归：阿里天池宠物年龄预测

文章目录dog年龄预测论文Deepexpectationofrealandapparentagefromasingleimagewithoutfaciallandmarks分类的损失函数1.多分类交叉熵损失函数

tony365·2023-07-28 01:40

CrossEntropy（交叉熵损失函数pytorch）

介绍crossentropy损失函数主要用于多分类任务。它计算了模型输出与真实标签之间的交叉熵损失，可以作为模型优化的目标函数。

夏子期lal·2023-07-27 23:07

机器学习&&深度学习——多层感知机的从零开始实现

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——多层感知机订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助为了与之前的softmax回归获得的结果进行比较，将继续使用

布布要成为最负责的男人·2023-07-27 19:03

机器学习&&深度学习——softmax回归的简洁实现

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——softmax回归从零开始实现订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助继续使用Fashion-MNIST

布布要成为最负责的男人·2023-07-27 19:59

python cmd下换行

pythoncmd下换行文章目录pythoncmd下换行1：加tab2：加\3：softmax想在cmd下定义一个python的函数，直接回车会执行当前的命令，而下面的两种方法可以让我们定义函数，进行换行而不执行

pjiang000·2023-07-27 15:52

pytorch学习-线性神经网络——softmax回归+损失函数+图片分类数据集

1.softmax回归Softmax回归（SoftmaxRegression）是一种常见的多分类模型，可以用于将输入变量映射到多个类别的概率分布中。

一只小百里·2023-07-27 10:56

机器学习&&深度学习——softmax回归从零开始实现

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——向量求导问题订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助就跟之前从零开始实现线性回归一样，softmax回归也很重要

布布要成为最负责的男人·2023-07-27 07:41

numpy实现的soft-max方法

借助numpy的向量运算，可以很容易地实现:importnumpyasnpdefsoftmax(f):#坏的实现:数值问题returnnp.exp(f)/np.sum(np.exp(f))但是，上面的实现存在问题

qibinyi2·2023-07-27 03:31

Gumbel Softmax Trick

GumbelSoftmaxTrick重参数化技巧（re-parameterstrick）Gumbelsoftmaxtrick基于Softmax的采样基于Gumbel-max的采样基于Gumbel-softmax

LittleSeedling·2023-07-27 03:28

深度学习学习笔记——回归与分类

回归和分类本质一样，只是分类利用sigmoid和softmax将输出离散化。线性回归和逻辑回归（分类）

phily123·2023-07-27 03:25

torch.softmax()和torch.argmax()

torch.softmax()用于计算给定输入张量上的softmax激活函数。

骄阳似橙·2023-07-27 00:24

chatgpt,解决bug, outputs[0] = torch.softmax(outputs[0], dim=1) TypeError: ‘tuple‘ object does not supp

要解决这个问题，可以考虑将torch.softmax()函数的输出结果赋值给一个新的变量，或者直接在模型中调用torch.softmax(

贝猫说python·2023-07-27 00:23

python中的torch.nn.Softmax() 用法和例子 dim=1 dim=2

用法torch.nn.Softmax()是PyTorch中的一个类，用于实现softmax函数。

longjiaxin1314·2023-07-27 00:52

机器学习中的数学——激活函数（七）：Softmax函数

函数）·激活函数（三）：线性整流函数（ReLU函数）·激活函数（四）：LeakyReLU函数·激活函数（五）：ELU函数·激活函数（六）：ParametricReLU（PReLU）函数·激活函数（七）：Softmax

von Neumann·2023-07-27 00:51

torch.sigmoid()、torch.softmax()、sum

torch.sigmoid()、torch.softmax()、sum1、torch.sigmoid()对每个元素进行处理（函数为)举例：A=torch.Tensor([1,2,3])#一维B=torch.sigmoid

beansqq·2023-07-27 00:20

深入浅出Pytorch函数——torch.softmax/torch.nn.functional.softmax

分类目录：《深入浅出Pytorch函数》总目录相关文章：·机器学习中的数学——激活函数：Softmax函数·深入浅出Pytorch函数——torch.softmax/torch.nn.functional.softmax

von Neumann·2023-07-27 00:49

Python 逻辑回归：理论与实践

3.1数据准备3.2创建逻辑回归模型3.3模型训练3.4模型预测3.5模型评估4.可视化决策边界4.1绘制散点图4.2绘制决策边界5.使用不同数据集测试模型5.1线性可分数据集5.2线性不可分数据集6.多分类逻辑回归

繁依Fanyi·2023-07-26 22:48

softmax和分类模型

softmax和分类模型内容包含：softmax回归的基本概念如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型使用

S思维·2023-07-26 21:57

softmax_simple.ipynb

{"cells":[{"cell_type":"code","execution_count":8,"metadata":{},"outputs":[],"source":["%matplotlibinline\n","%reload_extautoreload\n","%autoreload1\n","%aimportd2lzh_pytorch\n","importtorch\n","impor

fallinmix·2023-07-26 21:50

【RS】基于规则的面向对象分类

在ENVI中有很多分类工具，如最基础的监督分类（最大似然法、最小距离、支持向量机、随机森林）、非监督分类（K-means、IsoData），还有面向对象、面向过程的提取，亦或是深度学习模块、精准农业模块

RS迷途小书童·2023-07-26 11:32

支持向量机概述

支持向量机在深度学习技术出现之前，使用高斯核的支持向量机在很多分类问题上取得了很好的结果，支持向量机不仅用于分类，还可以用于回归问题。它具有泛化性能好，适合小样本和高维特征的优点。

加油吶·2023-07-26 07:59

转：softmax和sigmoid比较

http://dataaspirant.com/2017/03/07/difference-between-softmax-function-and-sigmoid-function/ConclusionInthisarticle

Lunafobia·2023-07-26 07:22

26. 日月光华 Python数据分析 - 机器学习 - 聚类

K-means的不足K值需要人为设定，不同K值得到的结果不一样；往往人们并不知道分为几类对初始的簇中心敏感，不同选取方式会得到不同结果；对异常值敏感；样本只能归为一类，不适合多分类任务；不适合太离散的分类

薛东弗斯·2023-07-26 06:14

机器学习&&深度学习——图像分类数据集

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——softmax回归（下）订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助我们使用Fashion-MNIST数据集

布布要成为最负责的男人·2023-07-26 05:42

softmax和分类模型 2020-02-18

softmax和分类模型内容包含：softmax回归的基本概念如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型使用

allen成·2023-07-26 03:57

裂缝处理优化策略

检测道路中的裂缝，无项目背景数据：分为两类，正常、裂缝方案介绍数据预处理将原始数据标签处理为两类，正常和裂缝原始图片均为320*480，使用的显卡为2080，内存足够，不进行图片大小调整模型后处理二分类使用softmax

CVer儿·2023-07-25 21:23

机器学习&&深度学习——softmax回归（上）

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——线性回归的简洁实现订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助softmax回归分类问题网络架构全连接层的参数开销

布布要成为最负责的男人·2023-07-25 18:06

机器学习&&深度学习——softmax回归（下）

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——softmax回归（上）订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助softmax回归（下）损失函数对数似然

布布要成为最负责的男人·2023-07-25 18:33

线性神经网络——softmax 回归随笔【深度学习】【PyTorch】【d2l】

文章目录3.2、softmax回归3.2.1、softmax运算3.2.2、交叉熵损失函数3.2.3、PyTorch从零实现softmax回归3.2.4、简单实现softmax回归3.2、softmax

来杯Sherry·2023-07-25 11:38

Flutter加载Html并实现与JS 的双向调用

https://blog.csdn.net/zl18603543572/article/details/965857072019-07-2016:01:01早起的年轻人阅读数2025收藏更多分类专栏：flutterflutter

sundayme·2023-07-25 08:53

C++学习之STL：list的模拟实现与解析

STL之list一级目录：list的介绍二级目录：list接口三级目录：list的模拟实现一级目录：list的介绍1.在数据结构中，我们都学过list是一个链表，有很多分类，比如单向链表，双向链表，循环链表等等

梳碧湖的敲键人·2023-07-25 06:57

10 Loaders加载模型到Three.js

不玩了啊·2023-07-25 04:52

基于sklearn计算precision、recall等分类指标

score函数1.5precision_recall_curve函数1.6roc_curve函数1.7roc_auc_score函数1.8classification_report函数二、二分类任务三、多分类任务

酒酿小圆子～·2023-07-24 18:22

NLP实战8：图解 Transformer笔记

目录1.Transformer宏观结构2.Transformer结构细节2.1输入2.2编码部分2.3解码部分2.4多头注意力机制2.5线性层和softmax2.6损失函数3.参考代码本文为[365天深度学习训练营

牛大了2023·2023-07-24 18:12

【深度学习/机器学习】Softmax回归

文章目录信息量、信息熵、相对熵和交叉熵Softmax回归类别编码Softmax函数训练softmax模型的思路使用pytorch从零实现softmax模型直接调用pytorch的库进行简洁实现开始之前，

第五季度·2023-07-24 15:05

动手从0实现 softmax 回归

动手从0实现softmax回归：（1）引入相关包importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportnumpyasnp

ccyyll1·2023-07-24 15:53

Pytorch手动实现softmax回归

参考代码：https://blog.csdn.net/ccyyll1/article/details/126020585softmax回归梯度计算方式，特别是i=j和i!

satadriver·2023-07-24 15:19

ML 监督学习回归支持向量机

首先补充分类问题SVM不能用于多分类问题，但我们可以用The“One-vs-One”trickforMulti-ClassSVMsSVR（SupportVectorRegression，支持向量回归）使用

XinY_VV·2023-07-24 06:13

吴恩达机器学习-logistic回归

logistic回归—离散变量的分类问题（0,1）分类，通常0表示“没有某样东西”，1表示“有某样东西”如有癌症，是垃圾软件等上图所示是一个（0,1）分类问题，当y的取值为{0,1,2,3}时，就变成一个多分类问题线性回归拟合而分类问题上述问题是一个肿瘤预测问题

魏清宇·2023-07-22 20:28

【机器学习教程】五、支持向量机（Support Vector Machines）

其独特的特点使得它在许多分类和回归任务中表现出色。SVM的原理基于统计学习理论和几何学的概念，并具有较好的理论基础和严格的数学推导。

晨星同行·2023-07-22 11:19

【李沐】动手学深度学习学习笔记

目录【内容介绍】动手学深度学习-基于pytorch版本【脉络梳理】预备知识数据操作数据预处理线性代数矩阵计算自动求导线性神经网络线性回归深度学习的基础优化算法线性回归的从零开始实现线性回归的简洁实现Softmax

chenxiaowai_·2023-07-22 10:26

动手学深度学习-学习笔记（一）

本文主要内容：线性回归，softmax分类模型与多层感知机一、线性回归线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。

花花世界1202·2023-07-22 10:25

李沐《动手学深度学习》学习笔记（一）

其主要包括线性回归与softmax回归。线性回归的输出往往是预测一个连续值，而softmax回归虽然叫做回归，但其实是一个分类任务，其输出往往是预测一个离散的值。

m0_46457452·2023-07-22 10:25

CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition - 人脸识别

LargeMarginCosineLossforDeepFaceRecognitionPaperReadingNoteURL:https://arxiv.org/pdf/1801.09414.pdfTL;DR该篇文章出自CVPR2018，在Angularsoftmaxloss

kebijuelun·2023-07-21 22:15

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