softmax多分类

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

【机器学习教程】二、逻辑回归：从概率到分类的利器

尽管名字中带有"回归"一词，但逻辑回归实际上是一种分类模型，它通过将输入数据映射到一个概率范围内来进行二分类或多分类任务。逻辑回归具有许多优点，如简单易懂、计算效率高以及对大规模数据集的可扩展性。
晨星同行·2023-07-21 11:46

关于监督学习问题的样本扩充与平衡问题

样本扩充与平衡问题在多分类样本集的训练学习中，通常会遇到各类别样本集不平衡的问题，它会导致模型训练过程的总类别样本集训练的病态。
DeeGLMath·2023-07-20 09:37

python多分类与数据预测分析

文章目录0前言【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于逻辑回归的分类预测1逻辑回归的介绍和应用1.1逻辑回归的介绍1.2逻辑回归的应用2.Demo实践**Step1:库函数导入****Step2:模型训练****Step3:模型参数查看****Step4:数据和模型可视化****Step5:模型预测**3.基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践**St
kooerr·2023-07-20 02:26

Hierarchical Attention Networks for Document Classification

sentence层，模型很简单，想法很自然wordembeddingbi-gru作为wordencoderwordattentionbi-gru作为sentenceencodersentenceattentionsoftmax
小绿叶mj·2023-07-19 20:42

pytorch中损失函数nn.CrossEntropyLoss与激活函数softmax的关系

在多分类单标签任务中，常使用CrossEntropyLoss作为损失函数，而使用softmax作为对应的最后一层的激活函数。
深浅卡布星·2023-07-19 14:44

Softmax函数

  SoftmaxSoftmaxSoftmax函数是一种常用的激活函数，通常用于多类别分类问题中。它的原理是将一个向量的元素转化为概率分布，使得每个元素的取值范围在0到1之间，并且所有元素的和为1。
Make_magic·2023-07-19 00:12

python与深度学习(一):ANN和手写数字识别

目录1.神经网络2.线性回归3.激活函数3.1Sigmoid函数3.2Relu函数3.3Softmax函数4.ANN(全连接网络)模型结构5.误差函数5.1均方差误差函数5.2交叉熵误差函数6.手写数字识别实战
菜yuan~·2023-07-18 20:37

学习笔记

学习笔记softmaxsigmod1/1+exp(-x)交叉熵损失函数Relu激活函数相较于sigmoid和tanh，Relu的主要优势是计算效率高且不会出现梯度消失问题ReLu函数是一个通用的激活函数
Xy_42f4·2023-07-18 18:23

机器学习算法（九）：神经网络（neural networks，NN）

目录1什么是神经网络1.1神经元模型1.2感知机1.3多层神经网络1.4为什么要使用神经网络2神经网络目标函数2.1交叉熵代价函数（二分类交叉熵解决多分类问题）2.2交叉熵代价函数（多分类交叉熵）+softmax
意念回复·2023-07-18 12:22

机器学习 day25（softmax在神经网络模型上的应用，提高数据精度的方法）

输出层采用softmax在识别手写数字的模型中，预测y只有两个结果，所以输出层采用sigmoid激活函数且只有一个神经元。
丿罗小黑·2023-07-18 10:52

CCF-CSP真题《202305-2 矩阵运算》思路+python，c++满分题解

想查看其他题的真题及题解的同学可以前往查看：CCF-CSP真题附题解大全试题编号：202305-2试题名称：矩阵运算时间限制：5.0s内存限制：512.0MB问题描述：题目背景Softmax(Q×KTd
Hulake_·2023-07-18 08:14

GPT-1,GPT-2,GPT-3 InstructGPT论文学习笔记

网络结构无监督,使用12层transforerdecoder结构,每一层维度是768,12个注意力headstokenembedding矩阵,经过transformerdecoder处理后,经过线性层和softmax
dream_home8407·2023-07-18 06:19

logit回归模型_是或否，Logit模型详解以及论文实践

目录1．Logit和Probit的模型差别2．二分类Logistic回归模型3．多分类Logistic回归模型4．次序Logistic回归模型5．面板数据Logistic回归模型Logit回归(又称逻辑回归
weixin_39620370·2023-07-18 01:59

nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index的问题

nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index在chatgpt上面提问时，回复的答案是：nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index需要以下数据类型：输入的log_softmax
银子在学习·2023-07-18 00:42

小白学习机器学习---第七章：集成学习

1.个体与集成集成学习（ensemblelearning）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（multi-classifiersystem）。
hx14301009·2023-07-17 23:30

第七章 集成学习

7.3.1Bagging7.3.2随机森林7.4结合策略7.4.1平均法7.4.2投票法7.4.3学习法7.6实验：Adaboost第七章集成学习7.1个体和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如在二分类中
Keep--Silent·2023-07-17 22:27

干货 | 一文完全理解AUC-ROC曲线

当我们需要检查或可视化多分类问题的性能时，我们使用ROC曲线下的面积
小白学视觉·2023-07-17 10:18

[CS231n Assignment 3 #01] 简单RNN的图像字幕(Image Captioning with Vanilla RNNs)

单时间步的反向传播2.3整个时间序列的前向传播2.4整个时间序列上的反向传播3.词嵌入（Wordembedding）3.1词嵌入前向传播3.2词嵌入的反向传播4.时序输出转换4.1前向传播4.2反向传播5.时序输出Softmax
灵隐寺扫地僧·2023-07-17 00:20

动手学深度学习——softmax回归（原理解释+代码详解）

目录1.softmax回归1.1分类问题1.2网络架构1.3全连接层的参数开销1.4softmax运算1.5小批量样本的矢量化1.6损失函数1.6.1对数似然1.6.2softmax及其导数1.6.3交叉熵损失
緈福的街口·2023-07-16 22:29

动手学深度学习——softmax回归的从零开始（代码详解）

目录1.softmax回归的从零开始实现1.1初始化模型参数1.2定义softmax操作1.3定义模型1.4定义损失函数1.5分类精度1.6训练1.7预测1.8小结1.softmax回归的从零开始实现引入
緈福的街口·2023-07-16 22:24

分类模型评估指标详解（二分类、多分类、混淆矩阵）

一、二分类评估1.混淆矩阵(ConfusionMatrix)TP：1的预测为1(正确的积极)正确判断FP：0预测为1(错误的积极)错误判断FN：1预测为0(正确的消极)漏判断的TN：0预测为0(错误的消极)成功未判断的准确率：(accuracy)：预测对的值占预测总的概率(PR)精准率：(precision)=TP/(TP+FP)-----目标指标预测正确的的概率(预测股票的涨/跌)precisi
龍尐·2023-07-16 18:42

二分类任务为什么常见用softmax而不是sigmoid

在搭建深度学习模型处理二分类任务的时候，我们常常想到的是定义模型一个输出，然后sigmoid激活输出结果，映射到0-1之间，然后二分类交叉熵损失函数进行训练即可，但是我常常看到的很多别人写的工程代码中，二分类他们都是定义2个输出，然后softmax
Guapifang·2023-07-16 12:20

基于FPGA的softmax函数优化及实现

文章目录前言优化方案测试数据产生及Matlab结果处理流程工程说明功耗与面积标准softmax函数功耗与面积总结前言FPGA异构计算是一个趋势，在AI推理、深度学习中广泛使用FPGA进行加速，减小系统延迟
AI浪潮下FPGA从业者·2023-07-16 09:22

tensorflow softmax输出只有0或1

原tensorflowsoftmax输出只有0或12017年12月07日11:21:52HaHa_33阅读数：1658softmax层输出理应是0~1的小数，一旦只输出0或1，那表明模型对自己的判断相当
菜的真真实实·2023-07-16 07:33

CrossEntroy的计算

categorical_crossentropy用于多分类。
zzm8421·2023-07-16 05:27

怎么用爱问转换工具在线拆分PDF文件

我们平时在工作中会用到很多PDF文件，有的PDF文件内容很多，里面也有许多分类类别，其实对于这种内容多的PDF文件，可以使用拆分的方式，来获取自己需要的材料，那么，如何快速拆分PDF文件呢？
jyqjyq666·2023-07-16 03:14

屡战屡败不战则胜

投资本身也有很多分类。
肖港·2023-07-16 03:50

Albert处理文本分类任务

、构建分类任务1.引入库2.配置参数3.读取处理数据4.加载Albert预训练模型5.开始训练6.验证模型总结参考文献准备工作预训练模型下载地址：Albert_Large_zh数据集下载地址：事故灾害多分类数据集
趋吉避凶·2023-07-16 02:08

机器学习实验-BP神经网络的实现

手写字体（2）手写数字识别是一个多分类问题，共有10个分类，每个手写数字图像的类别标签是0~9中的其中一个数。利用sklearn来训练一个简单的全连接神经网
Tancy.·2023-07-15 20:11

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

%%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');%%划分训练集和测试集%P_train=res(1:260,1:12)';T_train=res(1:260,13)';M=size(P_train,2);P_test=res(261:end,1:12)';T_test
机器学习-深度学习·2023-07-15 19:41

第八章：SegNet——一个用于强大的语义像素级标注的深度卷积编码-解码架构

SegNet由一系列编码器和相应的解码器堆栈组成，解码器堆栈将输入到一个softmax分
Joney Feng·2023-07-15 11:30

svm代码

SVM(支持向量机)算法是一种分类和回归算法，通常用于二分类问题(但也可以用于多分类问题)。它的工作原理是在训练数据集中找到一个决策边界，使得在这个边界的两侧的类别尽可能地不混合。
kdbshi·2023-07-15 11:54

SVM(支持向量机)进行分类的原理和python代码----通俗易懂

SVM（支持向量机，SupportVectorMachine）是一种非常流行的机器学习算法，可用于二分类和多分类问题。
小桥流水---人工智能·2023-07-15 11:17

PyTorch深度学习实战（4）——常用激活函数和损失函数详解

PyTorch深度学习实战（4）——常用激活函数和损失函数详解0.前言1.常用激活函数1.1Sigmoid激活函数1.2Tanh激活函数1.3ReLU激活函数1.4线性激活函数1.5Softmax激活函数
盼小辉丶·2023-07-15 08:59

人脸表情识别

目录1.前言2.1卷积神经网络基本原理2.1.1局部感受野2.1.2权值共享2.2卷积神经网络的特性2.2.1卷积层2.2.2池化层2.2.3全连接层2.3激活函数2.3.1ReLU函数2.3.2Softmax
进步小白·2023-07-15 01:43

【LLM】大模型中的温度系数是啥玩意

文章目录一、LLM中的温度系数二、代码举例Reference一、LLM中的温度系数temperature参数控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性，调整模型的softmax输出层中预测词的概率；其值越大
山顶夕景·2023-07-15 00:43

各种激活函数, 图像, 导数及其特点

文章目录sigmoid特点缺点sigmoid导数tanh特点导数Relu导数优点缺点LeakyRelu(PRelu)导数特点ELU导数特点SELU导数特点SoftMax导数特点本人博客:https://
小夏refresh·2023-07-14 23:02

深度学习疑难面经整理

目录1.神经网络输出均值为0的好处2.softmax输入很小时，导致概率接近于0，可能产生数值不稳定的问题，怎么解决？3.为什么交叉熵损失函数要对概率加一个log？
CVplayer111·2023-07-14 19:42

常用分类损失CE Loss、Focal Loss及GHMC Loss理解与总结

公式二分类二分类的CELoss公式如下，其中，：正样本数量，：负样本数量，：真实值，：预测值多分类在计算多分类的CELoss时，首先需要对模型输出结果进行softmax处理。公式如下，其中，：模型输出
chen_zn95·2023-07-14 12:39
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