softmax多分类第8页

Github项目-CNNResnet9-残差神经网络水果多分类项目

ResNet-论文全文完整翻译+注解-知乎你必须要知道CNN模型：ResNet-知乎#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#https://github.com/SehajS/cnn-resnet-fruit-classification##ClassifyingFruitsfromtheirImages##Thisprojectaimsatcreatingadeepl

even蛋黄酱·2023-12-02 09:24

【代码】基于算术优化算法（AOA）优化参数的随机森林（RF）六分类机器学习预测算法/matlab代码

使用机器学习随机森林进行多分类预测，预测精度高！实现六分类的预测代码运行结果包括多种准确度评价指标，出图多（包括混淆矩阵，分

玉子（代码分享版）·2023-12-02 09:17

深入推导理解sample softmax loss

文章目录何为logitloss中的logit修正NCElosssamplesoftmaxlosssamplesoftmax推导过程理解logit修正部分参考资料查看TensorFlow关于nceloss

拾一滴清水·2023-12-02 06:25

[django项目] 如何在网站上实现文档下载功能?

2019-08-2521:33:21Makesths阅读数72更多分类专栏：django笔记文档下载功能I.功能需求分析1>功能文档下载展示页，展示整体的网页框架文档列表，展示可下载的文档，包括标题、封面

startoone·2023-12-02 02:30

NGO-KELM分类预测 | Matlab北方苍鹰算法优化核极限学习机分类预测

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NGO-KELM分类预测|Matlab北方苍鹰算法优化核极限学习机分类预测，多特征输入模型，可直接运行注释清晰适合新手小白~自带数据为excel数据，多输入，单输出，多分类

前程算法屋·2023-12-01 17:01

C++ format 格式化字符串实现方式

C++format格式化字符串实现方式2018年04月23日10:18:03slitaz阅读数8088更多分类专栏：C++111.http://stackoverflow.com/questions/2342162

ebayboy·2023-12-01 06:22

理解self-attention的Q, K, V的含义

就是Q如果自己跟自己(Q)相乘的话，那么根据向量点乘知识知道，俩个向量越相似，内积越大，当一个向量与自己做内积，再与其他不同词的向量做内积后(行成一个打分向量)，该向量经过softmax后，就会变成有一个位置的值特殊的大

薛定谔的炼丹炉！·2023-11-30 23:57

Deep Learning（wu--84）

文章目录2偏差和方差正则化梯度消失\爆炸权重初始化导数计算梯度检验OptimizationMini-Batch梯度下降法指数加权平均偏差修正RMSpropAdam学习率衰减局部最优问题调参BNsoftmaxframework2

怎么全是重名·2023-11-30 13:06

支持向量机，硬间隔，软间隔，核技巧，超参数设置，分类与回归

它可以用于二分类问题和多分类问题，并且在处理高维数据和特征选择方面非常强大。

羞儿·2023-11-30 12:01

深度学习毕设项目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4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

DanCheng-studio·2023-11-29 20:41

python支持向量机分类器怎么用_用Python实现SVM多分类器

支持向量机(SVM)——分类预测，包括多分类问题，核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等项目1说明svm.py该文件中实现了一个简单的SVM，使用SMO

weixin_39881760·2023-11-29 12:39

2023-简单点-机器学习中的数值计算问题

例如，在softmax函数中，当输入的数值很大时，指数运算的结果可能非常大，导致上溢。下溢：相反，当输入值过小，计算结果可能趋近于零，导致下溢。

简单点好不好的仓库·2023-11-29 09:22

torch.nn.functional.log_softmax 函数解析

该函数将输出向量转化为概率分布，作用和softmax一致。相比softmax，对较小的概率分布处理能力更好。

兰宵宫·2023-11-29 09:23

机器学习K近邻算法

K近邻算法与逻辑回归不同的是:K近邻可以解决多分类问题，而逻辑回归是解决二分类问题的（但是工作当中逻辑回归用的还是比较多的）我之所以建议学习机器学习先学K近邻算法，是因为大多数算法需要数学方面的基础特别多

可爱的泥鳅·2023-11-29 07:31

深度学习激活函数总结（sigmoid，tanh，ReLU，Leaky ReLU，EReLU，PReLU，Softmax，Swish，Maxout，Softplus）

摘要本文总结了深度学习领域最常见的10中激活函数（sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、ELU、PReLU、Softmax、Swith、Maxout、Softplus）及其优缺点。

雪的期许·2023-11-29 00:30

学习笔记目录

人工智能机器学习书籍/仓库机器学习资料-张北海经典算法Bagging和Boosting概念及区别随机森林–Randomforest（Bagging方法）XGBoost的原理、公式推导、Python实现和应用评估指标多分类

雪的期许·2023-11-29 00:27

深度学习笔记

卷积层最大池化非线性激活线性层小型网络搭建和Sequential使用损失函数与反向传播优化器网络模型的使用及修改完整模型的训练利用gpu训练模型验证自动求导线性神经网络线性回归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

czyxw·2023-11-28 23:21

不同激活函数与对应的初始化方法

2.Softmax.当使用Softmax激活函数时，因为Sigmoid在0附近最敏感，梯度最大，所以可以将权重W和偏置b全部初始化为0.

zZ_efa3·2023-11-28 19:11

机器学习复习笔记

机器学习复习笔记第一章绪论基本术语监督学习：分类、回归分类:离散值二分类：好瓜；坏瓜多分类：冬瓜；南瓜；西瓜回归:连续值如：瓜的成熟度/瓜的价格无监督学习：聚类聚类：无标记信息如：按某些特征把物体归为一类

Mr.小蔡·2023-11-28 15:23

使用pytorch利用神经网络原理进行图片的训练(持续学习中....)

(其实就是数学的排列组合最终得到统计结果的概率)1.先把二维数组转为一维2.通过公式得到节点个数和值3…同24.通过节点得到概率(softmax归一化公式

默默努力的小老弟·2023-11-28 13:53

【网安AIGC专题11.1】11 Coreset-C 主动学习：特征选择+11种采样方法+CodeBERT、GraphCodeBERT+多分类(问题分类)二元分类(克隆检测)非分类任务(代码总结)

ActiveCodeLearning:BenchmarkingSample-EfficientTrainingofCodeModels写在最前面论文名片先验知识的补充主动学习采样函数benchmark基准和baseline基准线的区别背景Background主动学习动机Motivation基准Benchmark采样函数acquisitionfunctions设置setupRQ1:FeatureSe

是Yu欸·2023-11-28 03:28

2018-11-13

谁知道电动机就有这么多分类？厂家在卖车的时候绝对不会将这些具体的分类作为卖点，但是对于内行，汽车专家来说懂得越多就越专业，普通

笑傲江湖201710·2023-11-28 02:54

阿里云安全恶意程序检测（速通三）

阿里云安全恶意程序检测特征工程进阶与方案优化pivot特征构建pivot特征pivot特征构建时间pivot特征构建细节特点业务理解和结果分析结合模型理解业务多分类问题预测结果分析特征工程进阶基于LightGBM

盖盖的博客·2023-11-27 19:40

知识补给站20230419-20230421

10.贷款五级分类11.B端业务和C端业务（参考人人都是产品经理的文章）12.欺诈检测-多分类13.过拟合14.广义线性模型15.经验风险+结构风险16.极大似然估计-求最优参数17.逻辑回归18.混淆矩阵

Charming&M·2023-11-27 16:45

02、Tensorflow实现手写数字识别（数字0-9）

基于Tensorflow2.10.0与pycharm1、识别目标识别手写仅仅是为了区分手写的0到9，所以实际上是一个多分类问题。

怡步晓心l·2023-11-27 06:50

人工智能基础_机器学习050_对比sigmoid函数和softmax函数的区别_两种分类器算法的区别---人工智能工作笔记0090

可以看到最上面是softmax的函数对吧,但是如果当k=2那么这个时候softmax的函数就可以退化为sigmoid函数,也就是逻辑斯蒂回归了对吧我们来看一下推导过程,可以看到上面是softmax的函数可以看到

脑瓜凉·2023-11-27 06:49

动手学深度学习(三)---Softmax回归

文章目录一、理论知识1.图像分类数据集2.softmax回归的从零开始实现3.Softmax简洁实现softmax回归一、理论知识回归估计一个连续值分类预测一个离散类别回归单连续数值输出自然区间R跟真实值的区别作为损失分类通常多个输出输出

释怀°Believe·2023-11-26 20:14

动手学深度学习(四)---多层感知机

torch.randn()2.torch.zeros_like()一、理论知识1.感知机给定输入x,权重w，和偏移b,感知机输出：2.XOR问题感知机不能拟合XOR问题，他只能产生线性分割面3.多层感知机多层感知机和softmax

释怀°Believe·2023-11-26 20:40

caffe详解之优化算法

常见优化算法总结前面我们介绍了卷积神经网络中主流的数据层，卷积层，全连接层，池化层，激活函数层，归一化层，dropout层,softmax层。

AI异构·2023-11-26 13:29

【转载】ARMv8-AArch64寄存器和指令集

原创ARMv8-AArch64寄存器和指令集2017-05-1021:48:30ForDream321阅读数7363更多分类专栏：【ARM学习】（一）简述AArch拥有31个通用寄存器，系统运行在64位状态下的时候名字叫

SlamDunk31598·2023-11-25 19:05

TensorFlow学习记录：激活函数

激活函数的主要作用就是用来加入非线性因素的，以解决线性模型不能进行多分类的问题，在整个神经网络里起到非常重要的作用。

Barcelooooooooona·2023-11-25 18:46

向量机SVM原理理解和实战

目录概念场景导入点到超平面的距离公式最大间隔的优化模型硬间隔、软间隔和非线性SVM用SVM如何解决多分类问题1.一对多法2.一对一法SVM主要原理和特点原理优点缺点支持向量机模型分类SVM实战如何进行乳腺癌检测数据集字段含义代码实现参考文章概念场景导入支持向量机主要用于分类和回归任务

数据与后端架构提升之路·2023-11-25 17:49

【nlp】3.5 Transformer论文复现：3.解码器部分（解码器层）和4.输出部分（线性层、softmax层）

Transformer论文复现：3.解码器部分（解码器层）和4.输出部分（线性层、softmax层）3.1解码器介绍3.2解码器层3.2.1解码器层的作用3.2.2解码器层的代码实现3.2.3解码器层总结

lys_828·2023-11-25 12:08

BP神经网络下MNIST字体识别

1.BP神经网络神经网络又称多层感知机，主要包括前馈和反向传播算法，对不同的任务，构建包含不同单元数的隐含层，融合合适的激活函数（Sigmoid、softmax、tanh，ReLu等）。

Silence_Dong·2023-11-25 06:03

GJO-BiLSTM分类预测 | Matlab金豺算法(GJO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测

程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图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，混淆矩阵图。

前程算法屋·2023-11-25 02:59

机器学习系列 - 7.逻辑回归

逻辑回归只能解决二分类问题，如果是多分类问

小蘑菇1962·2023-11-24 16:01

sklearn中的神经网络

目录概述softmax概述在机器学习中，我们建模，将特征矩阵输入模型中，然后算法为我们输出预测结果。

kongqing23·2023-11-24 05:51

深度学习常见激活函数：ReLU，sigmoid，Tanh，softmax，Leaky ReLU，PReLU，ELU整理集合，应用场景选择

文章目录1、ReLU函数（隐藏层中是一个常用的默认选择）1.1优点1.2缺点2、sigmoid函数2.1优点2.2缺点3、Tanh函数3.1优点3.2缺点4、softmax函数（多分类任务最后一层都会使用

JJxiao24·2023-11-24 02:04

机器学习系列笔记九: 逻辑回归

IntroLogisticRegression原理激活函数逻辑回归的损失函数实现逻辑回归算法决策边界在逻辑回归中使用多项式特征代码实现逻辑回归中使用正则化scikit-learn中的逻辑回归二分类算法改进作用于多分类问题代码实现

ChanZany·2023-11-23 08:13

人工智能基础_机器学习047_用逻辑回归实现二分类以上的多分类_手写代码实现逻辑回归OVR概率计算---人工智能工作笔记0087

然后我们再来看一下如何我们自己使用代码实现逻辑回归的,对二分类以上,比如三分类的概率计算我们还是使用莺尾花数据首先我们把公式写出来defsigmoid(z):定义出来这个函数可以看看到这需要我们理解OVR是如何进行多分类的

脑瓜凉·2023-11-23 08:00

揭秘互联网隐身秘术——代理IP之长效IP

“上一篇文章小编给大家主要介绍什么是代理IP，其实代理IP呢下面还有着很多分类，今天小编就给大家介绍下代理IP中可以称之为‘沉稳男人’的长效IP”一、什么是长效IP？

一只小鱼儿吖·2023-11-22 21:08

Selective Kernel Networks

设计了一个名为SelectiveKernel（SK）单元的构建块，其中使用由这些分支中的信息引导的softmax注

风之羁绊·2023-11-22 18:30

分类问题的评价指标

Softmax和sigmoid的输出不同，sigmoid输出的是每一个种类成为二、分

yzZ_here·2023-11-22 13:25

（动手学习深度学习）第4章多层感知机

是最早的模型之一它的求解算法等价于使用批量大小为1的梯度下降它不能拟合XOR函数，导致了第一次AI寒冬4.1.2多层感知机总结多层感知机使用隐藏层和激活函数来得到非线性模型常用激活函数是Sigmoid，Tanh，ReLu使用softmax

深度学习炼丹师-CXD·2023-11-22 03:14

第二周作业：多层感知机

目录第二周学习内容总结Part1线性回归与softmax回归Part2小试牛刀——softmax回归实战:fashionmnist分类Step1准备工作Step2构建模型、损失函数、优化算法Kaggle

爱世界的小七·2023-11-22 03:41

【机器学习】030_多层感知机Part.1_实现原理

感知机是处理二分类问题的神经网络模型二分类：1或-1，输出离散的类Softmax模型如果有n个类的话可以做多分类问题，这里只输出一个元素，因此只作为二分类模型训练（权重更新过程）：每次将预测值与真实值比较

Cyan.__·2023-11-22 02:07

机器学习笔记（四）---- 逻辑回归的多分类

那逻辑回归能否用来做多分类任务呢，答案是肯定的。

zhy_Learn·2023-11-22 01:23

机器学习-3 线性模型多分类学习

任务描述本关任务：根据所学知识完成基于OvO策略的多分类模型训练与预测，实现多分类任务。

yzw哒哒哒·2023-11-22 01:21

多分类问题OVR和OVO----机器学习

多分类学习OVO和OVRsklearn实现多分类问题：鸢尾花分类OVO和OVR之前提到的是二分类问题，问题结果是0或1这种明显分为两类的。

卷了个积寞·2023-11-22 01:45

使用SVM/k-NN模型实现手写数字多分类 - 清华大学《机器学习实践与应用》22春-周作业

0Contents1.1多分类SVM主要思想1.1.1一对一SVM分类（OvO-SVM）1.1.2一对多SVM分类（OvR-SVM）1.2实验设计及伪代码1.2.1实验目的概述1.2.2实验模型整体设计

Tooru@THU·2023-11-22 01:06

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