softmax多分类第5页

经典论文之（三）——Transformer

目录绪论背景模型架构编码器解码器注意力层ScaledDot-ProductAttentionMulti-HeadAttentionPosition-wiseFeed-ForwardNetworks--前馈神经网络EmbeddingsandSoftmaxPositionalEncoding

维斯德尔·2024-01-08 12:41

小白学习深度学习之（二）——softmax回归

softmax回归什么是softmax回归分类问题网络架构全连接层的参数开销softmax运算图像分类数据集softmax回归的简洁实现初始化模型参数损失函数优化算法训练什么是softmax回归回归可以用于预测多少的问题

维斯德尔·2024-01-08 12:10

小白学习深度学习之（三）——多层感知机

mlp隐藏层从线性到非线性通用近似定理多层感知机的简洁实现模型K折交叉验证泛化误差、训练误差、欠拟合、过拟合权重衰减暂退法(Dropout)在学习完线性回归和softmax回归后，我们开始对深度神经网络的的探索

维斯德尔·2024-01-08 12:10

FLatten Transformer：聚焦式线性注意力模块

线性注意力将Softmax解耦为两个独立的函数，从而能够将注意力的计算顺序从(query·key)·value调整为query·(key·value)，使得总体的计算复杂度降低为线性。

我菜就爱学·2024-01-08 10:28

师傅领进门之6步教你跑通一个AI程序！

内容提纲：环境搭建了解Tensorflow运行机制MNIST(手写数字识别)softmax性线回归MNIST深度卷积神经网络（CNN）t

weixin_30915275·2024-01-08 09:19

深度学习｜7.8 softmax回归

当出现多类的时候，就需要考虑使用softmax回归。也就是说要使得输出结果符合概率且各种概率之和为1.176.3算是一个总数。softmax层相当于将输出进行归一化，使得模型输出X为各种情况的概率。

晓源Galois·2024-01-08 07:47

机器学习周报第九周

目录摘要Abstract一、循环神经网络1.存在的问题二、RNN的应用三、transformer3.1seq2seq四、线性模型五、softmax回归总结摘要RNN通过引入门控机制（如LSTM和GRU）

Ramos_zl·2024-01-08 06:02

天池零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测（流程初试水）

entrance/531883/introduction题以心电图心跳信号数据为背景，要求选手根据心电图感应数据预测心跳信号所属类别，其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例，这是一个多分类的问题

JadessLi·2024-01-08 01:49

深度学习基本理论 3 ：之物体检测（Anchor base/NMS/softmax/损失函数/BCE/CE/zip

1、Anchorbase和Anchorfree1.1AnchorbaseAnchorbase，译为基于锚点的一个物体检测方法，也可以叫做基于一组预定义的框模型会预测每个锚点是否存在对象，并预测需要对锚点进行的调整以更好地适应该对象Anchorbase物体检测方法：FastR-CNN、SSD、YOLO、RetinaNet1.2AnchorFreeAnchorFree，无锚点方法则不依赖于预定义的锚点

机器学习杨卓越·2024-01-07 23:13

sigmoid softmax优化

1.前言最近在搞模型部署发现，推理速度不能满足我们需求，于是最近学习了优化算子技巧，学到了sigmoid，softmax算子优化，真的数学之美。

鲤鱼不懂·2024-01-07 22:40

【Python机器学习】线性模型——用于多分类的线性模型

很多线性分类模型只使用与二分类问题，将二分类算法推广到多分类算法的一种常见方法是“一对其余”方法。

zhangbin_237·2024-01-07 19:20

深度学习

PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论

机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

清风数学建模学习笔记-二分类与多分类-逻辑回归

内容：逻辑回归一.二分类之使用SPSS进行分析1.使用SPSS进行变量虚拟化：转化-创建虚变量线性概率模型LPM：连接函数（激活函数）的取法：盲选Sigmoid1.分析-回归-二元回归在此基础上可以在分类中进行对协变量进行虚拟化还可以选择先前回归先后回归预测结果差？怎么办：过拟合：加入平方项后出现过拟合：解决过拟合的方法：划分数据进行交叉验证这种方法是在源头上，训练时就不训练出过拟合的拟合函数扩展

别被算法PUA·2024-01-07 15:56

深入理解Word Embeddings：Word2Vec技术与应用

）的假设2.3One-hot向量编码2.4分类问题3Skip-gram模型3.1Skip-gram模型简介3.2目标词预测上下文3.3词语关联性的捕捉4优化Word2Vec模型的方法4.1负采样和分层softmax4.2

cooldream2009·2024-01-07 11:52

手搓没有softmax 的gpt

手搓没有softmax的gpt代码解析代码代码importpandasaspdfromtqdmimporttqdmimportnumpyasnpimportpaddle#classFeedForward

东方佑·2024-01-07 09:25

一个实例让你初识图像卷积

2.卷积层,与一维一样,把它当成一种运算就好理解了3.图像中目标的边缘检测五.学习由X生成Y的卷积核总结前言在学习卷积神经网络之前我们已经了解了线性神经网络,这里我们简单回顾一下,从我们的线性回归,,softmax

笔写落去·2024-01-07 07:25

竞赛保研基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps

iuerfee·2024-01-06 20:30

54、Softmax 分类器以及它的底层原理

下面开始介绍最后一个算法softmax。在前面介绍全连接算法或其他文章中，或多或少也提到了softmax。在分类网络里，softmax的作用主要是将模型的原始输出映射到0~1之间的概率分布。

董董灿是个攻城狮·2024-01-06 17:18

55、交叉熵损失函数和softmax

上一节介绍了softmax函数，这里插一篇关于损失函数的介绍，看一看softmax和损失函数是如何结合的。在很多分类任务中，损失函数使用的是交叉熵损失。

董董灿是个攻城狮·2024-01-06 17:47

Vgg和AlexNet学习笔记

AlexNetAlexNet包含8层，其中有五层卷积和三层全连接层，最后一个全连接层的输出传递给softmax层，对应1000个类标签的分布第一层中的卷积核大小是11×11，接着第二层中的是5×5，之后都是

juicybone·2024-01-06 12:33

逻辑回归（Logistic Regression）

它是一种线性模型，常用于二分类问题，也可以扩展到多分类问题。基本原理模型表示逻辑回归模型假设输入特征的线性组合，然后通过一个称为逻辑函数（也称为sigmoid函数）将结果映射到一个概率值。

草明·2024-01-05 16:27

【机器学习】损失函数(Loss Function)全总结(2023最新整理)关键词：Logistic、Hinge、Exponential、Modified Huber、Softmax、L1、L2正则化

目录一、定义二、损失函数1.回归损失函数1.1平方损失函数（quadraticlossfunction）1.2绝对（值）损失函数（absolutelossfunction）1.3对数损失函数（logarithmiclossfunction）1.4Huber损失(huberloss)1.5图像对比-优缺点2.分类损失函数2.10-1损失函数（0-1lossfunction）2.2对数似然损失函数（L

daphne odera�·2024-01-05 15:57

神经网络的核心：帮助新手理解 PyTorch 非线性激活函数

目录torch.nn子函数非线性激活详解nn.SoftminSoftmin函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.SoftmaxSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码

E寻数据·2024-01-05 07:10

逻辑回归简单案例分析--鸢尾花数据集

模型的搭建与训练2.1.3分类器评估2.1.4分类器的分类报告总结2.1.5用交叉验证（CrossValidation）来验证分类器性能2.1.6完整代码：2.2使用sklearn内置的iris数据集(多分类

几窗花鸢·2024-01-05 07:32

机器学习：6.机器学习 --- K近邻

kNN算法只能用于二分类C、kNN算法只能用于回归D、kNN算法属于监督学习AD2、下列说法错误的是:A、kNN算法的训练阶段需要构建模型B、kNN算法中k这个参数可以根据实际情况来调整C、kNN算法支持多分类

HNU岳麓山大小姐·2024-01-05 06:43

【Python机器学习】理论知识：分类与回归

分类问题有时可分为二分类（两个类别之间进行区分）和多分类（两个以上的类别之间进行区分），二分类是尝试回答是/否问题，二分类问题中，通常将类别称为正分类、反分类，这里的“正”不代表好的方面或者正数，只是代表研究对象

zhangbin_237·2024-01-05 03:24

自有图片数据制成npz格式数据集

在Python中，我们可以使用numpy库将多分类训练数据集制成NPZ格式。

缘起性空、·2024-01-05 01:28

python数据分析从入门到进阶

文章目录引言1.数据准备2.简单二元分类实现3.模型评估3.1准确率3.2混淆矩阵☘️3.3召回率和精确度3.4ROC曲线4.小结5.从二元分类到多分类6.误差分析7.多标签分类Python技术资源分享

只存在于虚拟的King·2024-01-04 21:40

Modeling Trajectories with Recurrent Neural Networks阅读准备知识

1.softmax函数：我认为是将输入转化为输出的一个巧妙的函数...link：http://blog.csdn.net/hejunqing14/article/details/489803212.权重的第二范式

FD_Rookie·2024-01-04 14:45

清风数学建模笔记-多分类-fisher线性判别分析

内容：Fisher线性判别分析一.介绍：1.给定的训练姐，设法投影到一维的直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近和密集，异类投影点尽可能远离。2.如何同类尽可能接近：方差越小3.如何异类尽可能远离：计算距离大二.SPSS进行线性判别分析1.分析-分类-判别式分析结果：

别被算法PUA·2024-01-04 14:51

【Tool】Keras 基础学习 VIII 回归

前面介绍了多分类问题和二分类问题，现在我们来看另一种常见的任务，回归问题，回归问题得到的预测值是连续的，是non-categorical的。

ItchyHiker·2024-01-04 14:19

【MATLAB第88期】基于MATLAB的6种神经网络（ANN、FFNN、CFNN、RNN、GRNN、PNN）多分类预测模型对比含交叉验证

【MATLAB第88期】基于MATLAB的6种神经网络（ANN、FFNN、CFNN、RNN、GRNN、PNN）多分类预测模型对比含交叉验证前言本文介绍六种类型的神经网络分类预测模型1.模型选择前馈神经网络

随风飘摇的土木狗·2024-01-04 11:11

pytorch入门：权重正则化，Dropout正则化，BN ，权重初始化

主要是传统的二分类，多分类，多标签分类，还有新的目标检测，目标识别，图形分割等无监督学习没有标签的数据，通过推断输入数据中的结构来建模，模型包括关联学习，降维，聚类等半监督学习这个就是前两者的结合，使用大量的没标记的数据

AI路漫漫·2024-01-04 11:24

【损失函数】Cross Entropy Loss 交叉熵损失

对于多分类问题，交叉熵损失的一般形式为：其中，是样本数量，是类别数量，是实际标签的独热编码（one-ho

daphne odera�·2024-01-04 04:13

用最小二乘法解决MNIST手写数字分类问题，并结合随机特征法改进

讲解最小二乘法非常透彻，比如包括它的回归和分类(包括多分类)以及非最小二乘和它们有约束问题的应用。

蛋总的快乐生活·2024-01-04 01:00

分类预测 | Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机多特征分类预测

2.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。运行环境matlab2018。3.

机器学习之心·2024-01-02 23:56

二分类任务、多分类任务、多标签分类任务、回归任务的代码实现上的区别和联系

实现方式2：使用两个输出节点和Softmax激活函数，通常使用CrossEntropyLoss。多分类任务：使用与类别数相等的输出节点和Softmax激活，损失函数是

马鹏森·2024-01-02 23:32

2020-02-19

经过5天的学习，非常开心对整个知识有了较大的收获，从最初的线性回归，softmax与分类模型，多层感知机，到学习初步的卷积神经网络，leNet网络，为解决神经网络训练中的过拟合、欠拟合和梯度消失爆炸，都进行了详细的代码实现

ninghc·2024-01-02 16:50

深刻剖析与实战BCELoss详解（主）和BCEWithLogitsLoss（次）以及与普通CrossEntropyLoss的区别（次）

文章目录前言BCELoss原理BCELoss实操二分类情况多分类情况CrossEntropyLossBCEWithLogitsLoss前言importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalastnf

音程·2024-01-02 01:34

BCELoss，BCEWithLogitsLoss和CrossEntropyLoss

目录二分类1.BCELoss2.BCEWithLogitsLoss多分类1.CrossEntropyLoss举例二分类两个损失：BCELoss，BCEWithLogitsLoss1.BCELoss输入：

不当菜鸡的程序媛·2024-01-02 01:34

pytorch实现线性回归、softmax分类、多层感知器分类学习笔记

手动实现的pytorch知识点:一、定义变量（Tensor对象）1、torch.ones、torch.zeros、torch.randn等函数2、通过torch.tensor将numpy变量转换为torch的tensor变量二、Tensor对象的重要属性和方法1、requires_grad属性，为True时充当tensorflow中的Variable，为False时充当tensorflow中的pl

平常心_85d9·2024-01-02 00:47

【MATLAB第87期】#源码分享 | 基于MATLAB的增量神经系统网络SFAM多输入单输出多分类预测模型

【MATLAB第87期】#源码分享|基于MATLAB的增量神经系统网络SFAM多输入单输出多分类预测模型前言SFAM是一种增量神经网络分类器。它是模糊ARTMAP（FAM）的一个简单而快速的版本。

随风飘摇的土木狗·2024-01-01 13:11

机器学习&深度学习面试笔记

Q.如何处理多分类问题？Q.L1和L2正则化有什么区别？Q.分类模型

卡卡南安·2024-01-01 13:01

【鱼】红烧鱼-20200414

我们常吃的鱼有很多分类方法。首先按照有无鳞片，可分为有鳞的和无鳞的。有鳞的像草鱼、鲤鱼、鲈鱼、鲥鱼等等；无鳞的像葛鱼（不同地方叫法差异很大，学名叫做黄颡鱼）、黄鳝等等。袁枚说：“鱼皆去鳞，惟鲥鱼不去。

大补丸·2024-01-01 06:11

D.3 基于ERNIR3.0文本分类以CAIL2018-SMALL数据集罪名预测任务为例【多标签】

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·2023-12-31 23:22

图像分割实战-系列教程5：unet医学细胞分割实战3（医学数据集、图像分割、语义分割、unet网络、代码逐行解读）

医学细胞分割实战2下篇内容：unet医学细胞分割实战45、损失函数类importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFtry:fromLovaszSoftmax.pytorch.lovasz

机器学习杨卓越·2023-12-31 23:49

关于贪心算法和动态规划的学习 - 背包问题为例

说到背包问题，我看到了很多分类，不同的类似问题，有不一样的解法，看到的最多的两种方式是贪心算法和动态规划，于我来说，更迫切的应该是要认识一下，这些算法的区别和相同的地方，所以这节就来找资料学习一下贪心算法和动态规划的区别

ZXWY1234·2023-12-31 20:06

cnn pytorch实现（从获取数据到训练模型)

从获取数据到训练模型)1、导入必要包2、获取数据3、数据处理1、生成张量2、数据装载3、数据预处理4、定义模型0、nn.Sequential容器1、卷积2、激活3、最大池化4、全连接层5、Dropout层6、softmax

小白学习记录·2023-12-31 18:19

【转】Android Studio生成aar、jar包及其使用

guoyongcan·2023-12-31 14:10

神经网络——神经网络入门

你将进一步巩固在前边第一个示例中学到的知识，还会将学到的知识应用于三个新问题，这三个问题涵盖神经网络最常见的三种使用场景：二分类问题、多分类问题和标量回归问题。

前丨尘忆·梦·2023-12-31 13:59

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