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softmax多分类
一个简单的KNN实现方法
对于许多离散问题,经过神经网络解决再通过
softmax
之后每一个值在[0,1]之间的连续变量,想要将其离散化,即离散化到每个元素都是binary-variable,即0-1,这时可以用KNN方法,其实就是找到与这个向量的方差最小的
远离科研,保命要紧
·
2024-01-19 08:03
Python
python
开发语言
神经网络激活函数--Sigmoid、Tanh、Relu、
Softmax
本文主要总结了Sigmoid、Tanh、Relu、
Softmax
四种函数;给出了函数的形式,优缺点和图像。sigmoid和Tanh函数的导数简单,但是可能出现梯度弥散。
远离科研,保命要紧
·
2024-01-19 08:27
Python
神经网络
深度学习
机器学习
YOLOv8全网首发:DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能,效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ,助力检测
本文独家改进:DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能,完美和YOLOv8结合,助力涨点DCNv4优势:(1)去除空间聚合中的
softmax
归一化,以增强其动态性和表达能力;(2)优化存储器访问以最小化冗余操作以加速
AI小怪兽
·
2024-01-19 05:34
YOLOv8原创自研
人工智能
深度学习
YOLO
算法
机器学习
YOLOv5全网独家首发:DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能,效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ,助力检测实现暴力涨点
本文独家改进:DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能,完美和YOLOv5结合,助力涨点DCNv4优势:(1)去除空间聚合中的
softmax
归一化,以增强其动态性和表达能力;(2)优化存储器访问以最小化冗余操作以加速
AI小怪兽
·
2024-01-19 02:46
YOLOv5原创自研
YOLO
算法
目标跟踪
人工智能
机器学习
神经网络(二):
Softmax
函数与多元逻辑回归
一、
Softmax
函数与多元逻辑回归为了之后更深入地讨论神经网络,本节将介绍在这个领域里很重要的
softmax
函数,它常被用来定义神经网络的损失函数(针对分类问题)。
城市中迷途小书童
·
2024-01-18 20:08
用通俗易懂的方式讲解:灵魂 20 问帮你彻底搞定Transformer
为什么在进行
softmax
之前需要对attent
深度学习算法与自然语言处理
·
2024-01-18 15:55
NLP与大模型
transformer
深度学习
人工智能
LLM
自然语言处理
大语言模型系列-word2vec
文章目录前言一、word2vec的网络结构和流程1.Skip-Gram模型2.CBOW模型二、word2vec的训练机制1.Hierarchical
softmax
2.NegativeSampling总结前言在前文大语言模型系列
学海一叶
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2024-01-18 08:39
LLM
语言模型
word2vec
人工智能
自然语言处理
深度学习
【机器学习实例讲解】机器学习-鸢尾花数据集
多分类
第02课
问题定义与理解:明确机器学习任务的目标,是分类、回归、聚类、强化学习还是其他类型的问题。确定业务背景和需求,了解所处理数据的现实意义。数据收集:根据任务目标从各种来源获取原始数据,可以是数据库、文件、传感器、网络日志等。数据预处理:数据清洗:处理缺失值、异常值、重复值等问题。数据转换:对数据进行规范化、标准化、归一化等操作以适应模型要求。特征编码:将非数值特征(如类别标签)转化为数值形式。特征工程
德天老师
·
2024-01-18 08:45
AI模型专栏
机器学习
分类
人工智能
YoloV8改进策略:Agent Attention|
Softmax
与线性注意力的融合研究|有效涨点|代码注释与改进|全网首发(唯一)
摘要涨点效果:在我自己的数据集上,mAP50由0.986涨到了0.991,mAP50-95由0.737涨到0.753,涨点明显!本文提出了一种新型的注意力机制——AgentAttention,旨在平衡计算效率和表示能力。该机制在传统的注意力模块中引入了额外的agenttokensA,这些agenttokens首先为querytokensQ聚合信息,然后将其广播回Q。由于agenttokens的数量
静静AI学堂
·
2024-01-18 06:32
YOLO
为什么在进行
softmax
之前需要对attention进行scaled(为什么除以 d_k的平方根)
解释的好:Self-attention中dot-product操作为什么要被缩放-知乎标准正太分布(0均值,1方差的高斯分布)解释1:解释2:这样做是因为对于较大的深度值,点积的大小会增大,从而推动
softmax
ytusdc
·
2024-01-18 04:52
AI之路
-
Face
神经网络
深度学习
自然语言处理
VIT transformer详解
VITtransformer详解一、前言二、总体结构三、VIT输入部分四、VITEncoder部分五、CLS
多分类
输出六、归纳偏置七、参考一、前言论文:https://arxiv.org/abs/2010.11929
不是二哈的柯基
·
2024-01-18 04:22
transformer
transformer
深度学习
人工智能
NLP任务中常用的损失函数
−(ylogy^+(1−y)log(1−y^)L(y,\hat{y})=-(ylog\hat{y}+(1-y)log(1-\hat{y})L(y,y^)=−(ylogy^+(1−y)log(1−y^)
多分类
交叉熵损失函数
bulingg
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2024-01-18 04:22
算法工程师
自然语言处理
人工智能
Logistic回归之有序logistic回归分析
Logistic回归分析(logit回归)一般可分为3类,分别是二元logistic回归分析、
多分类
Logistic回归分析和有序Logistic回归分析。logistic回归分析类型如下所示。
spssau
·
2024-01-17 22:03
分类预测 | Matlab实现CS-SVM布谷鸟算法优化支持向量机的数据分类预测
2.自带数据,多输入,单输出,
多分类
。优化参数为:SVM的gamma和c。图很多,包括迭代曲线图、混淆矩阵图、预测效果图等等
机器学习之心
·
2024-01-17 15:35
分类预测
CS-SVM
布谷鸟算法优化
支持向量机
数据分类预测
2025山大软件学院机器学习805 2024持续押中
3.线性模型线性回归、对数几率回归、线性判别分析、
多分类
学习、类别不平衡问题、基于梯度的优化方法等。4.决策树决
sdu_study
·
2024-01-17 14:17
机器学习
人工智能
Udacity.深度学习.从机器学习到深度学习.2017-11-07
1.练习-
softmax
模型测试样例scores=[1.0,2.0,3.0]print
softmax
(scores)[0.090030570.244728470.66524096]scores=np.array
小异_Summer
·
2024-01-17 13:10
Python数据分析案例33——新闻文本主题
多分类
(Transformer, 组合模型) 模型保存
案例背景对于海量的新闻,我们可能需要进行文本的分类。模型构建很重要,现在对于自然语言处理基本都是神经网络的方法了。本次这里正好有一组质量特别高的新闻数据,涉及'教育''科技''社会''时政''财经''房产''家居'七大主题,基本涵盖了所有的常见的新闻类型。每个主题取了1w条,总共7w条数据,也还符合深度学习的数据量。正好我也构建了很多神经网络的序列模型,来验证一下哪些模型在这个数据集上表现较好。数
阡之尘埃
·
2024-01-17 06:48
Python数据分析案例
python
transformer
深度学习
文本分类
nlp
Faster R-CNN
当生成候选区域后进行的仍然和FastR-CNN一样的操作(Rolpooling->FC->
softmax
&边界框预测)。
DQ小恐龙
·
2024-01-16 23:39
cnn
人工智能
神经网络
GEE:机器学习分类中每个类别的概率图像可视化
作者:CSDN@_养乐多_在GoogleEarthEngine(GEE)中应用机器学习分类器进行
多分类
时,有一个需求是想知道每个像素对于每个类别的分类概率。
_养乐多_
·
2024-01-16 21:23
GEE机器学习专栏
GEE
云计算
javascript
遥感图像处理
机器学习
多示例学习 (multi-instance learning, MIL) 学习路线 (归类、重点文章列举、持续更新)
背景介绍;理论MIL概述:注意力网络;对比学习;介入学习;强化学习;GAN;应用MIL概述:全幻灯片分类;视频异常检测;图像分类;调制识别;Benchmark;MIL交叉领域:多示例多标签;多示例偏标签;
多分类
分布外检测
因吉
·
2024-01-15 22:15
#
深度学习
#
机器学习
MIL
多示例
学习路线
LeNet-5(用于手写体字符识别)
结构:输入的二维图像,先经过两次卷积层到池化层,再经过全连接层,最后使用
softmax
分类作为输出层每层有多个FeatureMap(每个FeatureMap有多个神经元)FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征各层参数详解
okimaru
·
2024-01-15 10:27
卷积神经网络
深度学习
神经网络
机器学习
Softmax
回归(多类分类模型)
目录1.对真实值类别编码:2.预测值:3.目标函数要求:4.使用
Softmax
模型将输出置信度Oi计算转换为输出匹配概率y^i:5.使用交叉熵作为损失函数:6.代码实现:1.对真实值类别编码:y为真实值
姓蔡小朋友
·
2024-01-15 08:39
机器学习
回归
分类
数据挖掘
组队学习《动手学深度学习》Task01学习笔记
Task01包含了线性回归模型,
softmax
模型,多层感知机,文本预处理,语言模型,循环神经网络这几块内容这里主要记录一些零碎的笔记,主要是关于理论1、线性回归模型就是使用了一个线性函数去拟合样本,得到预测值
612twilight
·
2024-01-14 23:46
史诗级长文--朴素贝叶斯
引言朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法,解决的是分类问题,如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等
多分类
问题。
SQingL
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2024-01-14 18:38
概率论
史诗级干货长文--Logistic回归
Logistic回归与梯度上升算法Logistic回归是众
多分类
算法中的一员。通常,Logistic回归用于二分类问题,例如预测明天是否会下雨。
SQingL
·
2024-01-14 18:06
回归
数据挖掘
人工智能
Agent Attention:以一种优雅的方式来结合线性注意力和
softmax
注意力
论文链接:https://arxiv.org/abs/2312.08874代码地址:https://github.com/LeapLabTHU/Agent-Attention1.简介 近年来,视觉Transformer模型得到了极大的发展,相关工作在分类、分割、检测等视觉任务上都取得了很好的效果。然而,将Transformer模型应用于视觉领域并不是一件简单的事情。与自然语言不同,视觉图片中
liiiiiiiiiiiiike
·
2024-01-14 10:08
深度学习
算法
计算机视觉
图像处理
分类方法之逻辑回归
逻辑回归可以用于二分类问题,也可以通过一些扩展方法用于
多分类
问题。在二分类问题中,逻辑回归将输出为两
亦旧sea
·
2024-01-14 06:20
分类
逻辑回归
数据挖掘
好莱坞大众情人——加里格兰特
人们对男人的好看有很
多分类
,比如英俊帅气,温文尔雅,高大魁梧,还有如今的丑帅。但是古往今来,以及国内外,定义一副好皮囊的标准却是一致的,五官完美,脸庞棱角分明,身姿挺拔。
柏青123
·
2024-01-13 17:52
【目标检测】评价指标:混淆矩阵概念及其计算方法(yolo源码)
多分类
任务的混淆矩
初初初夏_
·
2024-01-13 15:07
目标检测
目标检测
矩阵
YOLO
深度学习入门之2--神经网络
目录1神经网络初解2激活函数及实现2.1初识激活函数2.1激活函数类型及实现2.1.1阶跃函数及实现2.1.2sigmoid函数及实现2.1.3Relu函数及实现2.1.4恒等函数和
softmax
函数及实现
梦灯
·
2024-01-13 13:06
人工智能
python
nn.BCEWithLogitsLoss中weight参数和pos_weight参数的作用及用法
如果我们在做
多分类
任务,有些类比较重要,有些类不太重要,想要模型更加关注重要的类别,那么只需将比较重要的类所对应的w权重设置大一点,不太重要的类所对应
1z1
·
2024-01-13 12:58
pytorch
pytorch
深度学习
人工智能
Python 全栈体系【四阶】(十三)
第四章机器学习十六、模型评估与优化1.模型评估1.1性能度量1.1.1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。
柠檬小帽
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2024-01-13 02:54
Python全栈体系
python
开发语言
感知机、多层感知机、激活函数sigmoid
以前回归输出的是实数,
softmax
回归输出的是概率。多层感知机多层感知机可以拟合XOR函数。一个函数实现不了,再来一个函数,组合多个函数。
你若盛开,清风自来!
·
2024-01-12 21:07
深度学习
机器学习
人工智能
算法
深度学习剖根问底:Logistic回归和
Softmax
回归
1.简介逻辑回归和
Softmax
回归是两个基础的分类模型,虽然听名字以为是回归模型,但实际我觉得他们也有一定的关系。
BigCowPeking
·
2024-01-12 17:57
深度学习剖根问底
Logistic
PaddleSeg学习4——paddle模型使用TensorRT推理(c++)
paddle模型使用TensorRT推理1模型末端添加
softmax
和argmax算子2paddle模型转onnx模型3onnx模型转TensorRT模型3.1安装TensorRT-8.5.3.13.2
waf13916
·
2024-01-12 14:34
PaddleSeg语义分割实战
学习
paddle
c++
频数表和列联表,以及进一步处理分析 -- R
1.如何统计分类变量的分布次数--频数表2.如何统计
多分类
变量的分布次数--频联表3.单个分类变量的分类结果是否满足理论分类结果--拟合优度问题4.多个分类变量的分类结果是否相关干扰--分类变量(多因素
All_Will_Be_Fine噻
·
2024-01-12 09:03
统计学
bioinfo
R
r语言
深度学习(一)深层神经网络的搭建【附实例代码】
深层神经网络文章目录深层神经网络1.MNIST数据集2.
多分类
问题2.1
softmax
2.2交叉熵3.数据加载4.搭建网络并训练前面一篇我们简要介绍了神经网络的一些基本知识,同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器
AutoFerry
·
2024-01-12 00:03
PyTorch
深度学习
神经网络
深度学习
神经网络中的激活函数sigmoid tanh ReLU
softmax
函数
神经网络中的激活函数sigmoidtanhReLU
softmax
函数人工神经元简称神经元,是构成神经网络的基本单元,其中主要是模拟生物神经元的结构和特性,接收一组输入信号并产生输出。
oceancoco
·
2024-01-11 08:56
神经网络
人工智能
深度学习
竞赛保研 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python
文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数
softmax
交叉熵4.1
softmax
函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是
iuerfee
·
2024-01-11 07:49
python
torch.nn.CrossEntropyLoss()
,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0)计算过程nn.CrossEntropyLoss()=nn.Log
Softmax
一壶浊酒..
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2024-01-10 10:36
#
pytorch
深度学习
人工智能
【机器学习】集成学习基础概念介绍
、1.个体与集成集成学习(ensemblelearning)通过构建的并结合多个学习器来完成学习任务,有时也被成为
多分类
器系统(multi-classifiersystem)、基于委员会的学习(committee-basedlearning
Avasla
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2024-01-10 10:54
机器学习算法
机器学习
集成学习
人工智能
Softmax
回归
目录1.
Softmax
回归的从零开始实现2.
softmax
回归的简洁实现对重新审视
softmax
的实现的思考:对交叉熵损失函数的思考:小批量随机梯度下降算法的理解:1.
Softmax
回归的从零开始实现importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l
sendmeasong_ying
·
2024-01-10 06:54
回归
数据挖掘
人工智能
09
Softmax
回归+损失函数+图片分类数据集
Softmax
回归1.回归估计一个连续值,分类预测一个离散类别2.MNIST:手写数字识别;ImageNet:自然物体分类置信度可以定义为,在特定条件下,根据一定数据做出正确抉择的概率。
sendmeasong_ying
·
2024-01-10 06:53
深度学习
回归
分类
数据挖掘
C2-3.3.4 One-hot编码
这时就提出了——One-hot编码二分类/
多分类
可以解决,那对于连续的数字呢???8.18.216.8817.2…这些表示体重,研究发现通过体重的判别,也是一个很有价值的分
帅翰GG
·
2024-01-10 06:13
机器学习
机器学习
softmax
详解
在神经网络中,
Softmax
是一个用于多类别分类的激活函数。给定一个包含原始分数(未经处理的模型输出)的向量,
Softmax
将这些分数转化为表示概率分布的向量。
天一生水water
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2024-01-10 00:06
深度学习
keras 例子
基于多层感知机的
softmax
分类fromkeras.modelimportSequentialfromkeras.layresimportDense,Dropout,Activationfromkeras.optimizersimportSGD
Liam_ml
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2024-01-09 18:50
Spark中的二分类与
多分类
问题的解决
机器学习中的分类问题是数据科学中的一个重要领域,而在大数据环境中使用ApacheSpark来解决二分类和
多分类
问题可以更好地处理大规模数据。
晓之以理的喵~~
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2024-01-09 11:00
Spark
spark
分类
大数据
一句话总结卷积神经网络
和全连接神经网络一样,卷积神经网络是一个判别模型,它既可以用于分类问题,也可以用用于回归问题,并且支持
多分类
问题。
城市中迷途小书童
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2024-01-09 00:48
jupyter快速实现单标签及多标签
多分类
的文本分类BERT模型
jupyter实现pytorch版BERT(单标签分类版)nlp-notebooks/TextclassificationwithBERTinPyTorch.ipynb通过改写上述代码,实现多标签分类参考解决方案,我选择的解决方案是继承BertForSequenceClassification并改写,即将上述代码的ln[9]改为以下内容:fromtransformers.modeling_bert
xiyou__
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2024-01-08 17:15
模型复现
jupyter
分类
bert
nlp
softmax
回归+损失函数
本文章借鉴李沐老师动手深度学习,只作为个人笔记.3.4.
softmax
回归—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)文章目录前言一、回归vs分类二、分类问题独热编码(One-HotEncoding
笔写落去
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2024-01-08 13:42
深度学习
人工智能
深度学习
算法
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