E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
softmax
【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
深度学习
人工智能
c++
ubuntu
linux
笔记
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
李沐《动手学深度学习》学习笔记
深度学习
神经网络
回归
pytorch
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
Python
python
开发语言
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
Python
神经网络
深度学习
机器学习
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
YOLOv8原创自研
人工智能
深度学习
YOLO
算法
机器学习
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
YOLOv5原创自研
YOLO
算法
目标跟踪
人工智能
机器学习
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
NLP与大模型
transformer
深度学习
人工智能
LLM
自然语言处理
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.Hierarchical
softmax
2.NegativeSampling总结前言在前文大语言模型系列
学海一叶
·
2024-01-18 08:39
LLM
语言模型
word2vec
人工智能
自然语言处理
深度学习
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
YOLO
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
AI之路
-
Face
神经网络
深度学习
自然语言处理
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]print
softmax
(scores)[0.090030570.244728470.66524096]scores=np.array
小异_Summer
·
2024-01-17 13:10
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
cnn
人工智能
神经网络
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
卷积神经网络
深度学习
神经网络
机器学习
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
机器学习
回归
分类
数据挖掘
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
Agent Attention:以一种优雅的方式来结合线性注意力和
softmax
注意力
论文链接:https://arxiv.org/abs/2312.08874代码地址:https://github.com/LeapLabTHU/Agent-Attention1.简介 近年来,视觉Transformer模型得到了极大的发展,相关工作在分类、分割、检测等视觉任务上都取得了很好的效果。然而,将Transformer模型应用于视觉领域并不是一件简单的事情。与自然语言不同,视觉图片中
liiiiiiiiiiiiike
·
2024-01-14 10:08
深度学习
算法
计算机视觉
图像处理
深度学习入门之2--神经网络
目录1神经网络初解2激活函数及实现2.1初识激活函数2.1激活函数类型及实现2.1.1阶跃函数及实现2.1.2sigmoid函数及实现2.1.3Relu函数及实现2.1.4恒等函数和
softmax
函数及实现
梦灯
·
2024-01-13 13:06
人工智能
python
感知机、多层感知机、激活函数sigmoid
以前回归输出的是实数,
softmax
回归输出的是概率。多层感知机多层感知机可以拟合XOR函数。一个函数实现不了,再来一个函数,组合多个函数。
你若盛开,清风自来!
·
2024-01-12 21:07
深度学习
机器学习
人工智能
算法
深度学习剖根问底:Logistic回归和
Softmax
回归
1.简介逻辑回归和
Softmax
回归是两个基础的分类模型,虽然听名字以为是回归模型,但实际我觉得他们也有一定的关系。
BigCowPeking
·
2024-01-12 17:57
深度学习剖根问底
Logistic
PaddleSeg学习4——paddle模型使用TensorRT推理(c++)
paddle模型使用TensorRT推理1模型末端添加
softmax
和argmax算子2paddle模型转onnx模型3onnx模型转TensorRT模型3.1安装TensorRT-8.5.3.13.2
waf13916
·
2024-01-12 14:34
PaddleSeg语义分割实战
学习
paddle
c++
深度学习(一)深层神经网络的搭建【附实例代码】
深层神经网络文章目录深层神经网络1.MNIST数据集2.多分类问题2.1
softmax
2.2交叉熵3.数据加载4.搭建网络并训练前面一篇我们简要介绍了神经网络的一些基本知识,同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器
AutoFerry
·
2024-01-12 00:03
PyTorch
深度学习
神经网络
深度学习
神经网络中的激活函数sigmoid tanh ReLU
softmax
函数
神经网络中的激活函数sigmoidtanhReLU
softmax
函数人工神经元简称神经元,是构成神经网络的基本单元,其中主要是模拟生物神经元的结构和特性,接收一组输入信号并产生输出。
oceancoco
·
2024-01-11 08:56
神经网络
人工智能
深度学习
竞赛保研 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4.1
softmax
函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是
iuerfee
·
2024-01-11 07:49
python
torch.nn.CrossEntropyLoss()
,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0)计算过程nn.CrossEntropyLoss()=nn.Log
Softmax
一壶浊酒..
·
2024-01-10 10:36
#
pytorch
深度学习
人工智能
Softmax
回归
目录1.
Softmax
回归的从零开始实现2.
softmax
回归的简洁实现对重新审视
softmax
的实现的思考:对交叉熵损失函数的思考:小批量随机梯度下降算法的理解:1.
Softmax
回归的从零开始实现importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l
sendmeasong_ying
·
2024-01-10 06:54
回归
数据挖掘
人工智能
09
Softmax
回归+损失函数+图片分类数据集
Softmax
回归1.回归估计一个连续值,分类预测一个离散类别2.MNIST:手写数字识别;ImageNet:自然物体分类置信度可以定义为,在特定条件下,根据一定数据做出正确抉择的概率。
sendmeasong_ying
·
2024-01-10 06:53
深度学习
回归
分类
数据挖掘
softmax
详解
在神经网络中,
Softmax
是一个用于多类别分类的激活函数。给定一个包含原始分数(未经处理的模型输出)的向量,
Softmax
将这些分数转化为表示概率分布的向量。
天一生水water
·
2024-01-10 00:06
深度学习
keras 例子
基于多层感知机的
softmax
分类fromkeras.modelimportSequentialfromkeras.layresimportDense,Dropout,Activationfromkeras.optimizersimportSGD
Liam_ml
·
2024-01-09 18:50
softmax
回归+损失函数
本文章借鉴李沐老师动手深度学习,只作为个人笔记.3.4.
softmax
回归—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)文章目录前言一、回归vs分类二、分类问题独热编码(One-HotEncoding
笔写落去
·
2024-01-08 13:42
深度学习
人工智能
深度学习
算法
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Embeddingsand
Softmax
PositionalEncoding
维斯德尔
·
2024-01-08 12:41
transformer
深度学习
人工智能
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
深度学习
回归
数据挖掘
人工智能
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
深度学习
深度学习
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
计算机视觉
transformer
深度学习
人工智能
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
python
人工智能
操作系统
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
深度学习
深度学习
回归
人工智能
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
机器学习
人工智能
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
计算机视觉
人工智能
语义分割
unet
图像分割
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
tensorrt
深度学习
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
深度学习
人工智能
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
softmax
4.2
cooldream2009
·
2024-01-07 11:52
AI技术
大模型基础
word2vec
人工智能
CBOW
skip
gram
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
gpt
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
深度学习
深度学习
机器学习
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
python
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
CV视觉算法入门与调优
人工智能
机器学习
计算机视觉
算法
深度学习
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
CV视觉算法入门与调优
机器学习
人工智能
计算机视觉
神经网络
深度学习
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
【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
机器学习
机器学习
深度学习
回归算法
分类算法
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.
Softmax
Softmax
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
pytorch
python
深度学习
深度学习
人工智能
机器学习
pytorch
python
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
上一页
1
2
3
4
5
6
7
8
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他