softmax多分类

详解Python中常用的激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU等)

激活函数定义二、梯度消失与梯度爆炸1.什么是梯度消失与梯度爆炸2.梯度消失的根本原因3.如何解决梯度消失与梯度爆炸问题三、常用激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.LeakyReLU5.ELU6.softmax7
·2023-07-14 10:15

注意力机制[矩阵]

上图中A’为a11,a12,a13,a14…经过softmax后
the animal·2023-07-14 07:53

pytorch多分类问题 CrossEntropyLoss()函数的输入size/shape不一致问题

在使用pytorch实现一个多分类任务的时候，许多多分类任务在训练过程中都会有如下的代码：criterion=nn.CrossEntropyLoss()loss=criterion(output,target
绿毛虫训练师·2023-07-13 20:14

[PyTorch][chapter 44][时间序列表示方法3]

由于word2vec的作者TomasMikolov其主要知识点目录：word2vec基本思想Skip-gramcbowHierarchicalsoftmaxNegativesamplingSubsamplingofFrequentwords
明朝百晓生·2023-07-13 20:59

机器学习30：《推荐系统-III》使用 TensorFlow 构建电影推荐系统

具体而言，包括探索电影数据，训练矩阵分解模型，检查嵌入，矩阵分解中的正则化，Softmax模型训练等内容。
Jin_Kwok·2023-07-13 20:55

人脸识别中的活体检测算法

在金融支付，门禁等应用场景，活体检测一般是嵌套在人脸检测与人脸识别or验证中的模块，用来验证是否用户真实本人3.活体检测对应的计算机视觉问题：就是分类问题，可看成二分类（真or假）；也可看成多分类（真人
CVAIDL·2023-07-13 18:28

Pytorch深度强化学习1-2：详解K摇臂赌博机模型和ϵ-贪心算法

目录0专栏介绍1K-摇臂赌博机2ϵ\epsilonϵ-贪心算法3softmax算法4Python实现与分析0专栏介绍本专栏重点介绍强化学习技术的数学原理，并且采用Pytorch框架对常见的强化学习算法、
Mr.Winter`·2023-07-13 17:57

2019-08-08https://www.leiphone.com/news/201711/aNw8ZjqMuqvygzlz.html

（雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论编译也有同感，关于对抗性样本的更早文章可以看这里）用softmax前的值，不用后面的值，因为增大softmax后的某一类类别概率的最简单的办法不是让增加这一类的概率
我不懂你教不·2023-06-23 19:41

一种快速的幂运算方法（底数是自然数e，指数是浮点数）

例如在SoftMax层通
Yemiekai·2023-06-23 14:16

大模型基础之神经网络

softmax输出层，用来解决
只要开始永远不晚·2023-06-23 08:20

【深度学习】6-4 卷积神经网络 - CNN的实现

CNN的实现网络的构成是“Convolution-ReLU-Pooling-Affine-ReLU-Affine-Softmax”，我们将它实现为名为SimpleConvNet的类。
loyd3·2023-06-23 07:26

基础学习——关于卷积层的记录

指定卷积核二维卷积操作、nn.Conv2d卷积层基础学习——读txt数据、字符串转list或数组、画PR曲线、画Loss曲线文章目录系列文章目录前言一、功能层1、池化层2、nn.BatchNorm2d()3、全连接层4、softmax
Chaoy6565·2023-06-22 22:44

回归模型中的哑变量

但是，当自变量X为多分类变量时，例如职业、学历、血
医博云天·2023-06-22 09:11

隐私计算 FATE - 多分类神经网络算法测试

一、说明本文分享基于Fate使用横向联邦神经网络算法对多分类的数据进行模型训练，并使用该模型对数据进行多分类预测。
Xiaohong0716·2023-06-22 08:58

神经网络笔记

多分类问题Softmax高级优化算法AdamAlgorithmIntuition每个参数有不同的学习率卷积层每个神经元只看前一层输入的一部分原因：1.更快的计算2.需要更少的训练数据（不容易过度拟合）模型评估成本函数分类训练集用来训练参数
zhazhawoaini·2023-06-22 08:07

卷积神经网络之全连接层

往期回顾：神经网络之卷积和池化(一)神经网络之卷积和池化(二)大多数内容来源于：卷积神经网络中的全连接层全连接层的作用是：连接所有的特征，将输出值送给分类器(如softmax分类器)，其将卷积输出的二维特征图转化成
北木.·2023-06-22 07:13

人脸识别损失函数(Center-Loss、A-Softmax、AM-Softmax、ArcFace)

参见：人脸识别损失函数(Center-Loss、A-Softmax、AM-Softmax、ArcFace)-知乎
张博208·2023-06-22 04:22

Softmax 函数和它的误解

来源：深度学习爱好者CV技术指南本文约1300字，建议阅读6分钟本文为你从全方位介绍Softmax函数。
数据派THU·2023-06-22 00:07

python 的cut与qcut

我想要实现多分类，样本不是均匀分布的使用cut，可以实现自定义范围分类使用qcut，可以实现每个分类的个数大致相等cut与qcut方法使用参考https://www.cnblogs.com/Motimer
change_fate·2023-06-21 17:22

李宏毅ML01-Introduction

机器学习的框架机器学习的用途回归找到回归方程（预测PM2.5）分类二元分类（垃圾邮件过滤）和多分类（图片识别）生成创造图片or文字机器学习的分类监督式学习使用打标签的数据集进行训练半监督式学
阿叶·2023-06-21 16:12

交叉熵（Cross Entropy）损失函数

交叉熵（CrossEntropy）损失函数是一种常用的损失函数，广泛应用于分类问题中，尤其是二分类问题和多分类问题。
有梦想的咕噜·2023-06-21 09:08

（附源码）ssm+mysql+基于微信平台的牙科就诊信息管理系统的设计与实现 毕业设计211157

小程序SSM牙科就诊信息管理系统.摘要随着现在网络的快速发展，网络的应用在各行各业当中它很快融入到了许多分类管理之中，他们利用网络来做这个牙科就诊信息管理系统.，随之就产生了“牙科就诊信息管理系统.”
VXbishe·2023-06-21 06:00

第四章.误差反向传播法—ReLU/Sigmoid/Affine/Softmax-with-Loss层的实现

第四章.误差反向传播法4.2ReLU/Sigmoid/Affine/Softmax-with-Loss层的实现1.ReLU层1).公式2).导数：3).计算图：4).实现：classReLU:def__
归途^ω^·2023-06-20 20:36

【深度学习】4-3 误差反向传播法 - Affine/Softmax层的实现

Affine层神经网络的正向传播中进行的矩阵的乘积运算(也就是Y=np.dot(X,W)+B)在几何学领域被称为“仿射变换”。因此，这里将进行仿射变换的处理实现为“Affine层”。几何中，仿射变换包括一次线性变换和一次平移，分别对应神经网络的加权和运算与加偏置运算。下面考虑上面计算图的反向传播，可以得到下面的式子：根据上面的式子，尝试画出计算图的反向传播这里要特别注意矩阵的形状，因为矩阵的乘积运
loyd3·2023-06-20 20:34

深度学习--常见激活函数的实现

跃阶函数公式优点缺点应用场景代码实现效果图Sigmoid函数与代码实现公式Sigmoid函数优点Sigmoid函数缺点代码实现效果图ReLu公式优点缺点代码效果图LeakyReLU公式优点缺点代码效果图tanh公式优点缺点应用场景代码效果图Softmax
码上有前·2023-06-20 13:55

【吴恩达老师《机器学习》】课后习题3之【逻辑回归解决多分类】与【神经网络】笔记(代码注释详细)

逻辑回归解决多分类问题二分类VS多分类在机器学习中，分类是一种监督学习任务，其中我们试图预测目标变量的离散值。二分类和多分类是分类问题中两种最常见的形式。
cx-young·2023-06-20 07:14

基于Tensorflow搭建卷积神经网络CNN（服装分类）保姆及级教程

搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。
阿松丶·2023-06-20 02:39

基于Tensorflow搭建卷积神经网络CNN（新冠肺炎医学图像识别）保姆及级教程

搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。
阿松丶·2023-06-20 02:38

清华青年AI自强作业hw3_3：用NN网络拟合MNIST手写数字分类

清华青年AI自强作业hw3_3：用NN网络拟合MNIST手写数字分类实现过程具体思路多分类网络模型训练结果分析相关链接一起学AI系列博客：目录索引hw3_3：用NN网络拟合MNIST手写数字分类体会神经网络设计和
来知晓·2023-06-20 00:36

对应分析——SPSS实例分析

本质是将列联表里面的频数数据作变换（通过降维的方法）以后，利用二维图的方式，简单直观的表示行变量和列变量之间的相关性，适合于多分类型变量的研究。
九九jiujiu·2023-06-19 20:25

一文详解Softmax的性质与Self-Attention初步解析

概述最近研究超平面排列(HyperplaneArrangement)问题的时候，发现ReLU有其缺陷，即举例来说，ReLU无法使用单一的超平面将分离的所有数据，完整的输出，即只会输出半个空间映射的数据，而另一半空间的数据被置为0;ReLU要完整的映射输入空间的所有数据需要至少3个节点才能办到，比如在2维的输入空间上，当只有2个节点时构成的超平面排列将输入空间划分4个区域，其中其中一定有一个区域全部
_pinnacle_·2023-06-19 12:06

理解交叉熵作为损失函数在神经网络中的作用

转载来源：理解交叉熵作为损失函数在神经网络中的作用通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有
鹊踏枝-码农·2023-06-19 02:14

全国大数据与计算智能挑战赛：面向低资源的命名实体识别基线方案，排名13/64，组织单位：国防科技大学系统工程学院（大数据与决策实验室）

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法
汀、人工智能·2023-06-18 23:56

【深度学习入门：基于Python的理论与实现】

文章目录感知机神经网络从感知机到神经网络神经网络的例子复习感知机激活函数登场激活函数sigmoid函数阶跃函数的实现sigmoid函数的实现sigmoid函数和阶跃函数的比较ReLU函数3层神经网络的实现符号确认代码实现输出层的设计恒等函数和softmax
CaraYQ·2023-06-18 18:09

【无标题】

文章目录神经网络的推理神经网络的推理的全貌图层的类化及正向传播的实现神经网络的学习损失函数导数和梯度链式法则计算图乘法节点分支节点Repeat节点Sum节点MatMul节点梯度的推导和反向传播的实现Sigmoid层Affine层SoftmaxwithLoss
CaraYQ·2023-06-18 18:38

深度学习笔记1——CNN识别黑白手写数字

文章目录摘要手写数字数据集（MNIST）卷积神经网络（ConvolutionNeuralNetwork,CNN）模型架构搭建Softmax函数和CrossEntropy损失函数Adam优化器构造数据迭代器训练
自宅警备喵·2023-06-18 18:36

混淆矩阵：用于多分类模型评估（pytorch)——总结2

2.3在验证集上计算相关指标2.4结果1.混淆矩阵介绍这里不多说，可参考混淆矩阵相关概念调用sklearn库计算混淆矩阵的指标2.代码实现（自己设计实现，不用sklearn库）2.1数据集此数据集用于多分类任务
TravelingLight77·2023-06-18 14:20

python多分类混淆矩阵代码_深度学习自学记录（3）——两种多分类混淆矩阵的Python实现（含代码）...

深度学习自学记录(3)——两种多分类混淆矩阵的Python实现(含代码),矩阵,样本,模型,类别,真实深度学习自学记录(3)——两种多分类混淆矩阵的Python实现(含代码)深度学习自学记录(3)——两种多分类混淆矩阵的
weixin_39750731·2023-06-18 14:50

python：多分类-计算混淆矩阵confusion_matrix、precision、recall、f1-score分数

1.目标：多分类，计算混淆矩阵confusion_matrix，以及accuracy、precision、recall、f1-score分数。
weixin_39450145·2023-06-18 14:49

“中国法研杯”司法人工智能挑战赛：基于UTC的多标签/层次分类小样本文本应用，Macro F1提升13%+

“中国法研杯”司法人工智能挑战赛：基于UTC的多标签/层次分类小样本文本应用，MacroF1提升13%+相关文章推荐：小样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图多分类，训练调优部署一条龙：本项目主要完成基于
·2023-06-18 13:33

出现Nan

的数据的id，剔除，简单粗暴代码原因：数据本身就存在0值，代码在执行过程中将其置为分母注意：很多代码都存在隐式除0操作，因为现成的损失函数有不少采用了log函数，如CrossEntropyLoss和log_softmax
guanghuixu·2023-06-18 09:09

深度学习（22）——YOLO系列

非极大值抑制)2.4优缺点3.YOLOv23.1相较于v1改进点3.2网络结构3.3感受野3.4特征融合的方法3.5夸夸v24.YOLOv34.1在v2的基础上的改进4.2网络结构4.3anchor设计4.4softmax
柚子味的羊·2023-06-18 08:05

关于libSVM的一些总结

这里可以是二分类和多分类，类标是（-1,1）、（1,2,3）或者其他任
sherry_gp·2023-06-18 04:44

2023中国高校计算机大数据挑战赛：论文学科分类baseline|清华主办

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法
汀、人工智能·2023-06-17 23:08

错误率、精度、查准率、召回率和F1得分

①错误率与精度错误率和精度是分类问题中常用的性能度量指标，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务.错误率（errorrate）：指分类错误的样本占样本总数的比例，即（分类错误的数量/样本总数数量）精度（
九磅十五便士丶·2023-06-17 15:52

隐私计算 FATE - 多分类神经网络算法测试

一、说明本文分享基于Fate使用横向联邦神经网络算法对多分类的数据进行模型训练，并使用该模型对数据进行多分类预测。
Xiaohong0716·2023-06-17 09:32

d2l_第四章学习_Classification/Softmax Regression

x.1Classification分类问题理论x.1.1Classification和Regression的区别注意，广义上来讲，Classification/SoftmaxRegression和LinearRegression
樱木之·2023-06-17 07:27

TOC分析仪种类

总有机碳的检测方法有很多，因此TOC分析仪也有很多分类，那么根据原理的不同，TOC分析仪有哪些类型呢？下面跟小编一起看看吧！
Allenkx·2023-06-17 02:03

D.9“中国法研杯”司法人工智能挑战赛：基于UTC的多标签/层次分类小样本文本应用，Macro F1提升13%+

“中国法研杯”司法人工智能挑战赛：基于UTC的多标签/层次分类小样本文本应用，MacroF1提升13%+相关文章推荐：小样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图多分类，训练调优部署一条龙：本项目主要完成基于
汀、人工智能·2023-06-16 21:09

吴恩达471机器学习入门课程2第2周——手写数字识别（0到9）

手写数字识别的神经网络0-91、导包2、ReLU激活函数3-Softmax函数4-神经网络4.1问题陈述4.2数据集4.2.1可视化数据4.3模型表示批次和周期损失(cost)4.4预测使用神经网络来识别手写数字
贰拾肆画生·2023-06-16 20:35
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