softmax

self-attention为什么要除以根号d_k

self-attention的公式为attention(Q,K,V)=Softmax(QKdk)Vattention(Q,K,V)=Softmax(\frac{QK}{\sqrt{d_{k}}})Vattention

想念@思恋·2025-03-16 09:22

算法手撕面经系列(1)--手撕多头注意力机制

一个简单的多头注意力模块可以分解为以下几个步骤：先不分多头，对输入张量分别做变换，得到Q,K,VQ,K,VQ,K,V对得到的Q,K,VQ,K,VQ,K,V按头的个数进行split；用Q,KQ,KQ,K计算向量点积考虑是否要添因果mask利softmax

夜半罟霖·2025-03-16 07:37

CCF CSP 第30次（2023.05）（2_矩阵运算_C++）（暴力破解）(矩阵相乘)

++）题目背景：题目描述：输入格式：输出格式：样例输入样例输出：样例解释：子任务：提示：解题思路：思路一（暴力破解）：代码实现代码实现：部分代码解读时间限制：5.0s空间限制：512.0MB题目背景：Softmax

Dream it possible！·2025-03-15 05:41

【PyTorch】torch.nn.functional.log_softmax() 函数：计算 log(softmax)，用于多分类任务

torch.nn.functional.log_softmaxtorch.nn.functional.log_softmax是PyTorch提供的用于计算log(softmax)的函数，通常用于多分类任务和计算交叉熵损失

彬彬侠·2025-03-14 23:54

3.13 YOLO V3

-softmax改进，预测多标签任务。-多scale-为了能检测到不同大小的物体，设计了3个scale。-scale变换经典方法-左图：图像金字塔；右图：单一的输入。-scale变换

不要不开心了·2025-03-14 11:44

知识蒸馏中的温度参数 T（Temperature）的作用

在知识蒸馏（KnowledgeDistillation,KD）过程中，教师模型的输出通常是一个概率分布（通过softmax计算得到）。

彬彬侠·2025-03-14 11:09

[Base]DIFFERENTIAL TRANSFORMER

Time202410Author微软研究院和清华大学提出Codehttps://aka.ms/Diff-TransformerRead2411112.CreativeQ&A减少对无关上下文的关注；通过计算两个Softmax

Xy-unu·2025-03-13 18:09

Simple Baselines for Image Restoration

为了进一步简化基线，我们揭示了非线性激活函数，如Sigmoid、ReLU、GELU、Softmax等是不必要的:它们可以用乘法替换或删除。因此，我们从基线推导出一个非线性激活自由网络，即NAFNet。

Adagrad·2025-03-12 15:58

【每日论文】Forgetting Transformer: Softmax Attention with a Forget Gate

下载PDF或查看论文，请点击：LlamaFactory-huggingfacedailypaper-每日论文解读|LlamaFactory|LlamaFactory摘要现代循环序列模型的一个关键组件是遗忘门。虽然Transformer没有显式的循环形式，但我们展示了一种通过以数据依赖的方式降低未归一化注意力分数的自然方法，将遗忘门融入Transformer。我们称这种注意力机制为“遗忘注意力”，并

WHATEVER_LEO·2025-03-12 08:12

基于Pytorch深度学习——Softmax回归

所以这里将代码进行尽量逐行详细解释并且由于pytorch的语法有些小伙伴可能并不熟悉，所以我们会采用逐行解释+小实验的方式来给大家解释代码大家都知道二分类问题我们在机器学习里面使用到的是逻辑回归这个算法，但是针对于多分类问题，我们常用的是Softmax

EchoToMe·2025-03-12 00:08

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。

Wis4e·2025-03-11 07:47

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

【Transformer优化】Transformer的局限在哪？

一、全局注意力的"诅咒"：从**O(n²)**到O(n³)的计算困境自注意力机制的数学表达式：Attention(Q,K,V)=softmax(QK⊤dk)V\text{

T-I-M·2025-03-10 04:26

（Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新）

创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,keepdim=True)和X.sum(1,keepdim=True)广播机制(broadcast)Softmax

孔表表uuu·2025-03-09 01:48

python valueerror函数使用_python – 具有张量流的语义分段 – 损失函数中的ValueError(稀疏 – softmax)...

我的输入图像数据暂时是750x750x3RGB图像.在通过网络运行后,我使用shape[batch_size,750,2]的logits进行损失计算.这是一个二进制分类–我这里有两个类,[0,1]在我的标签中(形状[batch_sizex750x750].这些进入损失函数,如下：defloss(logits,labels,num_classes):withtf.name_scope('lossmi

创新工场·2025-03-04 02:00

强化学习探索与利用：多臂老虎机的UCB与Softmax策略

目录引言多臂老虎机问题概述ε-贪心算法（ε-Greedy）上置信界（UCB，UpperConfidenceBound）软max策略（Softmax）算法对比与评估实验与结果总结与展望参考文献引言多臂老虎机问题

海棠AI实验室·2025-03-01 23:42

ELMo ，LM：一串词序列的概率分布probability distribution over sequences of words

Languagemodelisaprobabilitydistributionoversequencesofwords.GPT与ELMo当成特征的做法不同，OpenAIGPT不需要再重新对任务构建新的模型结构，而是直接在transformer这个语言模型上的最后一层接上softmax

强化学习曾小健·2025-02-27 22:05

【pytorch_geometric报错】RuntimeError: softmax() Expected a value of type

如果pytorch_geometric中的softmax函数报错，声明一下num_nodes变量即可。

一穷二白到年薪百万·2025-02-27 11:11

GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)

内幕解析(二)Gavin大咖微信：NLP_Matrix_Space5.2GPT-2源码实现逐行解析本节讲解GPT-2源码，gpt2.py是一个使用NumPy实现的代码，在代码中实现了GELU激活函数、softmax

段智华·2025-02-25 09:35

word2vec之skip-gram算法原理

skip-gram算法原理1.input,output,targetinput的某个单词的one-hot编码（11000词汇量的总数目）output其他所有单词的概率（softmax输出也是11000）

cuixuange·2025-02-22 18:52

神经网络的学习求梯度

importsys,ossys.path.append(os.pardir)importnumpyasnpfromcommon.functionsimportsoftmax,cross_entropy_errorfromcommon.gradientimportnumerical_gradient

阿崽meitoufa·2025-02-22 17:19

DeepSeek 新注意力架构NSA

DeepSeek新注意力架构NSA概要研究背景：实现高效长上下文建模的自然方法是利用softmax注意力的固有稀疏性，通过选择性计算关键query-key对，可以显著减少计算开销，同时保持性能。

Twilight-pending·2025-02-22 00:47

PyTorch torch.logsumexp 详解：数学原理、应用场景与性能优化（中英双语）

PyTorchtorch.logsumexp详解：数学原理、应用场景与性能优化在深度学习和概率模型中，我们经常需要计算数值稳定的对数概率操作，特别是在处理softmax归一化、对数似然计算、损失函数优化等任务时

阿正的梦工坊·2025-02-21 20:22

【自然语言处理|迁移学习-08】：中文语料完型填空

中文语料完型填空任务介绍任务介绍：完成中文语料完型填空完型填空是一个分类问题，[MASK]单词有21128种可能数据构建实现分析：使用迁移学习方式完成使用预训练模型bert模型提取文特征，后面添加全连接层和softmax

爱学习不掉头发·2025-02-20 14:50

线性回归理论

###线性回归与Softmax回归####线性回归线性回归是一种用于估计连续值的回归方法。

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 11:21

图像识别技术与应用第三课

一、感知机感知机由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出，它根据输入x、权重w和偏差b进行输出，输出结果是二分类（0或1），这和输出实数的回归以及输出概率用于多分类的Softmax不同。

哈哈~156·2025-02-20 01:25

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法

Bin二叉·2025-02-19 19:37

机器学习和线性回归、softmax回归

监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。我们的目标是生成一个模型，能够将任何输⼊特征映射到标签（即预测）。回归——平方误差损失函数回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分

小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

23、深度学习-自学之路-激活函数relu、tanh、sigmoid、softmax函数的正向传播和反向梯度。

在使用这个非线性激活函数的时候，其实我们重点还是学习的是他们的正向怎么传播，以及反向怎么传递的。如下图所示：第一：relu函数的正向传播函数是：当输入值（隐藏层）值大于了，就输出自己本身的值。反向梯度传播：当输出值大于0，那么反向梯度值就等于输出值乘以1如果小于0，那反向梯度值就等于0.通俗的来说就是，如果输入值是0或小于0，那么输出值的反向增强就没有。如果输入值大于0，那么输出值的方向增强就有。

小宇爱·2025-02-13 13:22

基于计算图的Softmax层反向传播推导

Python的理论与实现》，书本十分通俗易懂，在Chapter5——反向传播部分，作者以计算图方式给出了Sigmoid函数，全连接层的反向传播过程，但是在给出Softxmax层的反向传播推导过程的时候，将Softmax

KaiMing Zhu·2025-02-11 21:25

torch.nn.CrossEntropyLoss()的一些小细节（原理和数学，softmax与dim，ignore_index，报错：0D or 1D target tensor expecte）

目录关于torch.nn.CrossEntropyLoss()数学原理关于熵数学公式pytorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss()torch.nn.CrossEntropyLoss()交叉熵函数的使用类别索引代码示例结果关于ignore_index类别概率（独热编码属于此类）代码示例结果和数学公式之间的关系代码展示结果关于报错提示0Dor1Dtargettensorexp

老肝犯·2025-02-09 22:49

图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)

图神经网络实战（8）——图注意力网络0.前言1.图注意力层原理1.1线性变换1.2激活函数1.3Softmax归一化1.4多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric

盼小辉丶·2025-02-08 12:09

空间注意力模块（SAM）和时间注意力模块（TAM）详解及代码复现

在神经网络中，注意力机制主要通过Softmax函数实现，它能够将输入特征映射到0到1之间的概率分布，从而实现特征的加权。空间注意力与时间注意力在

清风AI·2025-02-06 21:47

TypeError: unsupported operand type(s) for +=: ‘Dense‘ and ‘str‘

tensorflow2.0报这个错误因为你在定义模型的时候model=Sequential(SimpleRNN(3),Dense(5,activation='softmax'))是不是感觉少了点什么，没加

开始King·2025-02-04 03:13

Task01：线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机

恰人陈·2025-02-03 14:56

【深度学习】softmax回归的简洁实现

softmax回归的简洁实现我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样，通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。

熙曦Sakura·2025-02-03 02:22

Keras TypeError: unsupported operand type(s) for : 'int' and 'Dimension'

在使用keras时，需要取出一个tensor的某一维作为下一层的维度（这里，我是在写attention）代码：dim=input.shape[1]dense=Dense(dim,activation=‘softmax

Yolo_C·2025-02-03 01:40

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

这是如何以更加矢量化的numpy方式计算softmax函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题

非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（六）Softmax函数介绍

Softmax函数Softmax函数是一种常用的数学函数，广泛应用于机器学习中的分类问题，尤其是在神经网络的输出层。

Blankspace空白·2025-01-29 14:33

Transformer的linear和softmax

线性层（LinearLayer）场景假设我们现在有一个包含许多特征的向量，比如描述一本书的内容、风格、作者、逻辑等信息。你想要根据这些特征预测这本书属于哪个类别，如小说、科幻、历史等。线性层的作用就是帮助你将这些特征转换成一个更简单的形式，使得你可以更容易地做出分类决策。解释特征组合：线性层接收来自解码器最后一层的输出，这个输出是一个高维向量，包含了关于输入序列的丰富信息。权重矩阵：线性层内部有一

编码浪子·2025-01-24 21:04

深度学习中交叉熵函数的导数:(极简)

交叉熵函数的导数二.Z,y为有n条数据的矩阵前言另一个博主有更详细的推导https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/101946040一.交叉熵函数的导数softmax

洪小帅·2025-01-23 12:28

深度学习基础18（多层感知机代码实现）

为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size

NDNPOMDFLR·2025-01-22 11:37

【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据

Francek Chen·2025-01-22 11:34

【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？

【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？问题：CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？

zz的学习笔记本·2025-01-21 14:07

算法面试准备 - 手撕系列第一期 - Softmax

算法面试准备-手撕系列第一期-Softmax目录算法面试准备-手撕系列第一期-SoftmaxSoftmax原理图Softmax实现代码-复杂版和简单版本(推荐简单版本)参考Softmax原理图Softmax

小菜鸟博士·2025-01-18 09:17

【激活函数总结】Pytorch中的激活函数详解： ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh 以及 Softmax

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.

阿_旭·2024-09-10 16:33

两种常用损失函数：nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss

它结合了softmax激活函数和负对数似然损失（NegativeLo

大多_C·2024-09-09 14:55

YOLO缺陷检测学习笔记（2）

和YOLOv4的残差连接架构**YOLO网络架构概述1.特征提取网络2.预测头（DetectionHead）3.后处理（Post-processing）YOLOv3/v4的改进YOLOv3YOLOv4SoftmaxSoftmax

tt555555555555·2024-09-06 16:00

理解Softmax函数的原理和实现

Softmax函数是机器学习和深度学习中非常基础且重要的一个概念，特别是在处理分类问题时。它的作用是将一个向量中的元素值转换成概率分布，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素值的总和为1。

Ven%·2024-09-05 09:06

【论文简介】Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization

AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization旷世cvpr2020的一篇文章，站在更高的视角，统一了deepfeaturelearning的两大基础loss：基于class-levellabel的loss（如softmax

萝莉狼·2024-09-05 08:54

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