softmax多分类第9页

人工智能基础_机器学习046_OVR模型多分类器的使用_逻辑回归OVR建模与概率预测---人工智能工作笔记0086

首先我们来看一下什么是OVR分类.我们知道sigmoid函数可以用来进行二分类,那么多分类怎么实现呢?

脑瓜凉·2023-11-22 01:32

f1 score 代码_机器学习中的F1-score

一些多分类问题的机器学习竞赛，常常将F1-score作为最终测评的方法。它是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0。此外还有F2分数和F0.5分数。

weixin_39796868·2023-11-21 23:56

【深度学习实验】注意力机制（四）：点积注意力与缩放点积注意力之比较

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.理论介绍a.认知神经学中的注意力b.注意力机制1.注意力权重矩阵可视化（矩阵热图）2.掩码Softmax操作3.打分函数——

QomolangmaH·2023-11-21 21:46

【深度学习实验】注意力机制（三）：打分函数——加性注意力模型

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.理论介绍a.认知神经学中的注意力b.注意力机制1.注意力权重矩阵可视化（矩阵热图）2.掩码Softmax操作3.打分函数——

QomolangmaH·2023-11-21 21:16

论文笔记： BRITS: Bidirectional Recurrent Imputation for Time Series

2018NIPS0摘要时间序列在许多分类/回归应用程序中无处不在。但是，实际应用中的时间序列数据可能包含很多缺失值。因此，给定多个（可能相关的）时间序列数据，填充缺失值并同时预测它们的类标签很重要。

UQI-LIUWJ·2023-11-21 17:48

softmax回归python实现

fromd2limporttorchasd2lutilsimporttorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsclassAccumulator:"""在`n`个变量上累加。"""def__init__(self,n):self.data=[0.0]*ndefadd(self,*args

可以养肥·2023-11-21 16:38

论文阅读笔记-WF攻击入门基本概念

通过分析网站的指纹可以分析出用户身份，访问页面以及其他信息2.WF是流量分析攻击的一个研究领域3.WF攻击通过分析服务器和用户之间的加密通道，分析加密信道流量的时序、方向、数据包大小猜测用户访问的网站内容本质上是一个有监督多分类问题

一直在努力的吴二胖·2023-11-21 12:48

注意力机制（Attention）、自注意力机制(Self Attention)和多头注意力(Multi-head Self Attention)机制详解

2.2实现步骤1.获取KQV2.MatMul3.scale+softmax归一化4.MalMul2.3自注意力机制的缺陷三、多头自注意力机制3.1简介3.2实现步骤3.3公式参考感谢我的互联网导师：水论文的程序猿参考资料和图片来源

好喜欢吃红柚子·2023-11-21 10:23

FlashAttention计算过程梳理

FlashAttention图解（如何加速Attention）FlashAttention开源代码TransformerBlock运算量解析在self-attention模块中，主要包含全连接层（通过矩阵乘法实现）、softmax

胖胖大海·2023-11-21 03:05

2019-09-06bigo面试

小小肖肖冲鸭·2023-11-20 17:06

深度学习_12_softmax_图片识别优化版代码

因为图片识别很多代码都包装在d2l库里了，直接调用就行了完整代码：importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l"获取训练集&获取检测集"batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)net=nn.Sequential(nn.Flatten(

Narnat·2023-11-20 14:47

【深度学习实验】注意力机制（二）：掩码Softmax 操作

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.理论介绍a.认知神经学中的注意力b.注意力机制：1.注意力权重矩阵可视化（矩阵热图）2.掩码Softmax操作a.导入必要的库

QomolangmaH·2023-11-20 12:12

文本分类方法有哪些

文本分类问题：给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个文本分类应用：常见的有垃圾邮件识别，情感分析文本分类方向：主要有二分类，多分类，多标签分类文本分类方法：传统机器学习方法（贝叶斯

Jarkata·2023-11-20 04:48

第四章深度学习中的损失函数(工具)

概述官网：torch.nn-PyTorch中文文档(pytorch-cn.readthedocs.io)损失函数torch.nn用途特点应用场景交叉熵损失CrossEntropyLoss多分类问题当模型对真实类别的预测概率低时

小酒馆燃着灯·2023-11-20 03:19

深度学习_Softmax从零开始

Softmax从零开始实现导入必要的包frommxnetimportgluonfrommxnetimportndfrommxnet.gluonimportdataasgdata,lossasglossimportd2lzhasd2lfrommxnetimportautogradasag

VictorHong·2023-11-19 18:36

【softmax和sidmod 快速学习和用法对比】

Softmax函数和Sigmoid函数（也称为Logistic函数）在某些方面有相似之处，但它们在使用和适用场景上有一些不同。

A half moon·2023-11-19 18:37

分类预测 | Matlab实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测

实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述1.Matlab实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测（完整源码和数据)2.多特征输入单输出的二分类及多分类模型

机器学习之心·2023-11-19 15:17

MLP感知机python实现

fromtorchimportnnfromsoftmax回归importtrain_ch3importtorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransforms

可以养肥·2023-11-19 14:47

公众号-科研私家菜学习记录（3）

无序多分类Logistic回归定义：研究的因变量类型为多分类无序资料，应采用多分类无序Logistic回归模型分析。

明眸意海·2023-11-19 12:17

机器学习-分类与回归的联系与区别

例如判断网站是否被黑客入侵（二分类），手写数字的自动识别（多分类），多目标分类（多分类）。回归（regression）:主要用于预测数值型数据。例如:股票价格波动的预测，房屋价格的

张志翔的博客·2023-11-19 11:37

【CUDA编程--编程模型简介&算子开发流程】

CUDACUDA全称（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）统一计算架构，是NVIDIA推出的并行计算平台深度学习加速：对于神经网络，无论是离线训练还是在线推理，都有巨量的矩阵、归一化、softmax

Mr.Lee jack·2023-11-19 11:33

Linux命令三剑客：grep、sed、awk总结

一杯橙咖·2023-11-19 08:39

深度学习（五）softmax 回归之：分类算法介绍，如何加载 Fashion-MINIST 数据集

Softmax回归基本原理回归和分类，是两种深度学习常用方法。回归是对连续的预测（比如我预测根据过去开奖列表下次双色球号），分类是预测离散的类别（手写语音识别，图片识别）。

灰海宽松·2023-11-19 06:33

pytorch深度学习基础（五）——SoftMax函数反向传递公式推导及代码实现

SoftMax函数反向传递公式推导及代码实现SoftMax函数介绍简介公式图像反向传递公式推导当输入坐标与输出坐标相对应时当输入坐标与输出坐标不对应时两种情况合并代码实现一个简单但不严谨的实现正规代码SoftMax

艾醒(AiXing-w)·2023-11-18 19:37

机器学习第7天：逻辑回归

文章目录介绍概率计算逻辑回归的损失函数单个实例的成本函数整个训练集的成本函数鸢尾花数据集上的逻辑回归Softmax回归Softmax回归数学公式Softmax回归损失函数调用代码参数说明结语介绍作用：使用回归算法进行分类任务思想

Nowl·2023-11-18 17:41

【深度学习】吴恩达课程笔记(五)——超参数调试、batch norm、Softmax 回归

(二)——浅层神经网络、深层神经网络【深度学习】吴恩达课程笔记(三)——参数VS超参数、深度学习的实践层面【深度学习】吴恩达课程笔记(四)——优化算法吴恩达课程笔记——超参数调试、batchnorm、Softmax

zz的学习笔记本·2023-11-17 15:40

python 单因子方差分析_Python数据科学：方差分析

本次介绍：方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。其中分类个数大于两个，分类变量也可以有多个。当分类变量为多个时，对分类个数不做要求，即可以为二分分类变量。

weixin_39639643·2023-11-17 03:05

神经网络 mse一直不变_神经网络中的蒸馏技术，从Softmax开始说起

↑点击蓝字关注极市平台作者丨SayakPaul、ronghuaiyang(译)来源丨AI公园编辑丨极市平台极市导读本文讨论了一种模型优化技术——知识蒸馏。它能与量化、修剪等无缝集成，在不影响精度的前提下进一步减小生产模型的尺寸。>>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿本报告讨论了非常厉害模型优化技术——知识蒸馏，并给大家过了一遍相关的TensorFlow的代码。“模型集成是一个相当有保证

weixin_39804620·2023-11-16 21:46

神经网络中的蒸馏技术，从Softmax开始说起

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者：SayakPaul编译：ronghuaiyang导读从各个层次给大家讲解模型的知识蒸馏的相关内容，并通过实际的代码给大家进行演示。本报告讨论了非常厉害模型优化技术——知识蒸馏，并给大家过了一遍相关的TensorFlow的代码。“模型集成是一个相当有保证的方法，可以获得2%的准确性。“——AndrejKarpathy我绝对同

小白学视觉·2023-11-16 21:14

11-13 周一同济子豪兄CNN卷积神经网络学习记录

卷积层池化层softmax，sigmoid 卷积的

思影影思·2023-11-16 21:13

11-16 周四简单代码理解FlashAttention 分块计算softmax

下面的代码对于2*3进行演示#!/usr/bin/envpython#-*-encoding:utf-8-*-importnumpyasnp#定义输入数组input_array=np.array([[1,2,3],[4,9,6]])print("np.e:",np.e)print("1/np.e:",1/np.e)#求出每行的最大值max_values=np.max(input_array,axi

思影影思·2023-11-16 21:43

深度学习笔记：第二周链接汇总

梯度检验链接神经网络初始化权重设置链接第一周三次作业链接链接链接链接链接链接Mini-batch梯度下降法链接MomentumRMSpropAdam学习率衰减链接第二周作业链接链接超参数调试链接BatchNormBatch归一化链接链接softmax

??18045080716·2023-11-16 21:11

11-15 周三 softmax 回归学习

11-15周三softmax回归学习时间版本修改人描述2023年11月15日11:17:27V0.1宋全恒新建文档简介 softmax分享可以参考什么是softmax 回归估计一个连续值，分类预测一个离散类别

思影影思·2023-11-16 21:40

机器学习经典方法思想

自助法调参和最终模型性能度量查准率、查全率P-R曲线和平衡点F1ROC曲线和AUC面积、Lrank排序损失代价敏感曲线(代价曲线)问题和总结3线性模型线性回归对数几率回归：对数几率函数Sigmoid线性判别分析LDA多分类学习类别不平衡问题

ZJH'blog·2023-11-15 17:47

[pytorch]关于进行代码构建网络的一点补充内容(会持续补充)

如果你想先跑起来一个神经网络代码,那么请你先移步我的上一篇博客,是关于如何手动构建softmax神经网络的,那篇博客的代码是可以直接跑起来的.

ViceMusic5·2023-11-14 21:42

深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别计算机竞赛

课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax

Mr.D学长·2023-11-14 20:11

科研学习|科研软件——有序多分类Logistic回归的SPSS教程！

一、问题与数据研究者想调查人们对“本国税收过高”的赞同程度：StronglyDisagree——非常不同意，用“0”表示；Disagree——不同意，用“1”表示；Agree--同意，用“2”表示；StronglyAgree--非常同意，用“3”表示。另外，研究者也调查了一些其它情况，包括：是否是“雇主”（biz_owner：Yes——是，用“0”表示；No——否，用“1”表示）、年龄（age）和

博士僧小星·2023-11-14 18:46

如何显示标注的纯黑mask图

文章目录前言一、二分类mask显示二、多分类mask显示前言通常情况下，使用标注软件标注的标签图看起来都是纯黑的，因为mask图为单通道的灰度图，而灰度图一般要像素值大于128后，才会逐渐显白，255为白色

想要躺平的一枚·2023-11-14 06:13

CLIP：万物分类（视觉语言大模型）

本文来着公众号“AI大道理”论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.00020传统的分类模型需要先验的定义固定的类别，然后经过CNN提取特征，经过softmax进行分类。

AI大道理·2023-11-14 00:19

php数据筛选显示,原生PHP实现数据筛选以及简单分页功能

数据通常有许多分类项，比如12306买车票时，可以选择哪种类型的车次，开车时间段，始发地等条件。最近在做一个线上考试系统，为了方便试题管理，也提供了分类筛选功能，下面简单说一下用原生PHP实现的方法。

动物园园长助理·2023-11-13 09:59

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matl

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%分析数据num_class=length(unique(res(:,end)));%类别数（Excel最后一列放类别）num_res=size(res,1);%样本数（每一行，是一个样本）num_size=0.7;%

机器学习-深度学习·2023-11-13 02:06

多元分类预测 | Matlab 基于概率神经网络(PNN)的数据分类预测

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多元分类预测|Matlab基于概率神经网络(PNN)的数据分类预测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。

前程算法屋·2023-11-13 02:05

深度学习笔记--基于C++手撕self attention机制

crossattention1--selfattention原理直观来讲，就是每个token的Query去和其它token（包括自身）的Key进行dotproduct（点积）来计算权重weight，weight一般需要进行softmax

晓晓纳兰容若·2023-11-13 01:50

使用Python从零实现多分类SVM

之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kitLearn测试我们的模型来结束。SVM概述支持向量机的目标是拟合获得最大边缘的超平面(两个类中最近点的距离)。

金戈鐡馬·2023-11-12 12:34

人工智能-卷积神经网络（LeNet）

为了能够应用softmax回归和多层感知机，我们首先将每个大小为\(28\times28\)的图像展平为一个784维的固定长度的一维向量，然后用全连接层对其进行处理。

白云如幻·2023-11-12 09:36

机器学习读书笔记之11 - 岭回归 & LASSO回归

回归就是对数据进行拟合，我们常说的线性回归、高斯回归、SVR、Softmax都是属于回归。

linolzhang·2023-11-11 17:50

详细介绍二元交叉熵损失函数，计算过程及优缺点

此外，二元交叉熵损失函数只能处理二元分类问题，而且它不能处理多分类问题。优点是，它可以衡量模型的预测准确性，可以让

滚菩提哦呢·2023-11-11 17:10

对知识蒸馏的一些理解

就是拿教师模型在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签和学生模型也在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签的交叉熵损失；硬损失hardloss顾名思义就是很硬和，不太软柔放松，就是直接在蒸馏温度为1（也就是原生的softmax

重剑DS·2023-11-11 17:38

二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss，BCELoss）是交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的特殊情况

推导如下：对于多分类问题，交叉熵损失函数的一般形式如下：CrossEntropyLoss(input,target)=−∑i=1Ctargeti⋅log⁡(soft

重剑DS·2023-11-11 17:01

自己动手实现一个深度学习算法——五、误差反向传播法

计算图的反向传播2)什么是链式法则3）链式法则和计算图3.反向传播1）加法节点的反向传播2）乘法的反向传播3）苹果的例子4）简单实现4.激活函数层的实现1)ReLU层2)Sigmoid层实现5.Affine/Softmax

千里之行起于足下·2023-11-11 07:14

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