softmax多分类

大模型用model.generate 直接产生文本的id以及获得模型生成文本概率的方法

logits是模型在softmax层之前的输出，表示模型对每个可能的下一个token的置信度。通过对这些logits应用softmax函数，可以得到概率分布。使用log
samoyan·2024-01-24 23:55

C4.5决策树的基本建模流程

C4.5决策树的基本建模流程作为ID3算法的升级版，C4.5在三个方面对ID3进行了优化：（1）它引入了信息值（informationvalue）的概念来修正信息熵的计算结果，以抑制ID3更偏向于选择具有更多分类水平的列进行展开的情况
今天也要加油丫·2024-01-24 11:09

Python Numpy小编程

returnnp.sum((Y_pred-Y)**2)/len(Y)Y_pred=np.array([0,0,1])Y=np.array([0.1,0.1,0.8])mse(Y_pred,Y)2）计算softmax
weixin_47389497·2024-01-24 08:21

李沐-《动手学深度学习》--03-注意力机制

注意力机制1.注意力提示1）框架**随意：**跟随自己的想法的，自主的想法，例如query**不随意：**没有任何偏向的选择，例如Keys如何得到kvq2）Nadaraya-Watson核回归就是一个softmax
叮咚Zz·2024-01-23 20:51

如何用 500 行 SQL 实现 GPT2学习

BlocksTokens为什么要使用softmax转换概率？Inference俄罗斯有个大佬每年都会用SQL来实现一个挑战庆祝新年，已经坚持了10多年了。
jialun0116·2024-01-23 17:36

深度学习-多层感知器-建立MLP实现非线性二分类-MLP实现图像多分类

多层感知器（Multi-LayerPerceptron）（人工神经网络）多层感知器模型框架MLP用于非线性分类预测在不增加高次项数据的情况下，如何通过MLP实现非线性分类预测MLP模型框架MLP实现多分类预测实战准备
小旺不正经·2024-01-23 07:05

YOLOv8改进 | Conv篇 | 2024.1月最新成果可变形卷积DCNv4（适用检测、Seg、分类、Pose、OBB）

它主要通过两个方面对前一版本DCNv3进行改进：首先，它移除了空间聚合中的softmax归一化，这样做增强了其动态特性和表达能力；其次，它优化了内存访问过程，以减少冗余操作，
Snu77·2024-01-23 07:33

Attention-based End-to-End Models for Small-Footprint Keyword Spotting基于注意的小脚印关键字点对点模型

最后，通过线性变换和softmax函数，向量成为用于关键字检测的得分。我们还评估了不同编码器架构（包括LSTM，G
图灵与对话·2024-01-22 20:50

己才是自己的牢笼啊。丨2022年2月第4周小结

我以为运动就是跑步、游泳和普拉提，竟然还有好多分类。还有，如何平衡减重目标和吃美食欲望，这是一门大学问。为什么欲望总是
丨张伟丨·2024-01-22 13:39

多分类综述笔记

多标签分类问题概况及医学影像分类的思考最近在做眼底图像的多标签分类，读了一下武大的刘威威老师的综述TheEmergingTrendsofMulti-LabelLearning[1]，自己也看了一点医学影像分类和自然图像多标签分类的文章。本文主要总结一下阅读之后对多标签分类（multi-labelclassification,MLC）问题的理解，以及对于医学影像上的多标签问题的特点的一点思考。综述的
一只白海豹·2024-01-21 23:48

softmax回归

softmax回归我们从一个图像分类问题开始。假设每次输入是一个2×2的灰度图像。我们可以用一个标量表示每个像素值，每个图像对应四个特征x1,x2,x3,x4。
良子c·2024-01-21 22:50

反欺诈与异常点检测

1.反欺诈检检测1.1反欺诈检测的难点反诈骗实际是个多分类问题，每种不同的诈骗都当做一种单独的类型。
MusicDancing·2024-01-21 16:24

XGBoost系列3——XGBoost在多分类问题中的应用

目录写在开头1.多分类问题的介绍1.1什么是多分类问题？1.2多分类问题的挑战1.3XGBoost如何应对多分类问题？
theskylife·2024-01-21 15:50

基于VGG16的猫狗分类实战

KarenSimonyan和AndrewZisserman于2014年在论文“VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGESCALEIMAGERECOGNITION”中提出的一种处理多分类
芝芝士Clim·2024-01-21 11:34

softmax回实战

1.数据集MNIST数据集(LeCunetal.,1998)是图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集(Xiaoetal.,2017)。importtorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limpo
良子c·2024-01-21 08:40

爬山算法优化遗传算法优化极限学习机的多分类预测，p-ga-elm多分类预测

目录背影极限学习机爬山算法优化遗传算法优化极限学习机的多分类预测，p-ga-elm多分类预测主要参数MATLAB代码效果图结果分析展望完整代码下载链接：爬山算法优化遗传算法优化极限学习机的多分类预测，p-ga-elm
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-21 06:27

李沐《动手学深度学习》多层感知机 深度学习相关概念

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇·2024-01-21 04:16

李沐《动手学深度学习》多层感知机 模型概念和代码实现

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归目录系列文章一
丁希希哇·2024-01-21 04:46

【R语言】临床特征分组，多分类转换成二分类

前面我们讲过肿瘤TNM分期我们知道T分期一般可以分成T1,T2,T3和T4四个期。另外一个常用的临床特征是组织病理分期，一般也是分为四期stageI，stageII，stageIII和stageIV。四组在我们做差异表达分析的时候是比较麻烦的。☞R代码TCGA差异表达分析☞零代码TCGA差异表达分析最简单的方法是将四个期合并成两个期。今天天我们就来聊聊如何用R来将四分期的临床特征转换成二分期。首先
生信交流平台·2024-01-20 23:23

NNL（negative log loss） 和 cross entropy loss的区别

而在多分类（multi-class）任务中，预测分布式模型经过softmax函数后的输出vector，而真实分布则是每个输出目标类（groundtruth）的
大猫子·2024-01-20 22:47

loss函数之NLLLoss，CrossEntropyLoss

NLLLoss负对数似然损失函数，用于处理多分类问题，输入是对数化的概率值。对于包含个样本的batch数据，是神经网络的输出，并进行归一化和对数化处理。
ltochange·2024-01-20 00:18

多元分类预测 | Matlab 基于KPCA-ISSA-SVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化支持向量机故障诊断分类预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述Matlab基于KPCA-ISSA-SVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化支持向量机故障诊断分类预测多特征输入单输出的二分类及多分类模型
前程算法屋·2024-01-19 23:15

多元分类预测 | Matlab 基于KPCA-ISSA-LSSVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述Matlab基于KPCA-ISSA-LSSVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测多特征输入单输出的二分类及多分类模型
前程算法屋·2024-01-19 23:45

分类预测 | Matlab实现ISSA-SVM基于多策略混合改进的麻雀搜索算法优化支持向量机的数据分类预测

可实现二分类和多分类。程序已经调试好，替换数据集直接运行出图
机器学习之心·2024-01-19 23:15

【Python机器学习】多分类问题的不确定度

decision_function和predict_proba也适用于多分类问题。
zhangbin_237·2024-01-19 21:44

【知识---深度学习中的Softmax说明及使用】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言Softmax代码总结前言深度学习中常用到一个Softmax函数，它究竟是个什么东西了，我们来学习一下！！！
fyc300·2024-01-19 14:24

李沐《动手学深度学习》线性神经网络 softmax回归

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归目录系列文章一、softmax回归（一）问题背景（二）网络架构
丁希希哇·2024-01-19 08:36

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

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

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

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

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

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.Hierarchicalsoftmax2.NegativeSampling总结前言在前文大语言模型系列
学海一叶·2024-01-18 08:39

【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

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

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

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

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·2024-01-18 04:22

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

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

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]printsoftmax(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

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

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

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

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

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

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
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