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softmax
Adaptive
Softmax
例如机器翻译任务中,词表维度大约是,embedding维度取1024,那么就会产生将近1亿参数量,如果不共享embedding矩阵和
softmax
映射的矩阵,将会再多出1亿参数量。
chao0804
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2023-12-05 14:01
【PyTorch】
softmax
回归
文章目录1.模型与代码实现1.1.模型1.2.代码实现2.Q&A2.1.运行过程中出现以下警告:2.2.定义的神经网络中的nn.Flatten()的作用是什么?2.3.num_workers有什么作用?它的值怎么确定?1.模型与代码实现1.1.模型背景在分类问题中,模型的输出层是全连接层,每个类别对应一个输出。我们希望模型的输出y^j\hat{y}_jy^j可以视为属于类jjj的概率,然后选择具有
盛世隐者
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2023-12-05 14:43
深度学习
pytorch
Course2-Week2-神经网络的训练方法
神经网络的编译和训练1.1TensorFlow实现1.2损失函数和代价函数的数学公式2.其他的激活函数2.1Sigmoid激活函数的替代方案2.2如何选择激活函数2.3为什么需要激活函数3.多分类问题和
Softmax
虎慕
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2023-12-05 09:01
#
机器学习-吴恩达
神经网络
人工智能
深度学习
21、Resnet50 中包含哪些算法?
总共卷积算法、激活算法(relu)、最大池化算法、加法(主要是为了实现残差结构)、全局平均池化、全连接和
softmax
算法这几种算法。
董董灿是个攻城狮
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2023-12-04 15:40
CV视觉算法入门与调优
深度学习
神经网络
人工智能
softmax
回归的从零开始实现
就像我们从零开始实现线性回归一样,我们认为
softmax
回归也是重要的基础,因此应该知道实现
softmax
回归的细节。
CODING_LEO
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2023-12-03 12:02
深度学习
回归
数据挖掘
人工智能
softmax
实现
importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)test_iter.num_workers=0train_iter.num_wo
CODING_LEO
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2023-12-03 12:02
深度学习
深度学习
改进的轻量化人脸识别算法
基于mobilenetv2提出一种改进的轻量化人脸识别算法L-mobilenetv2,首先对原有网络结构进行优化,然后以三元损失函数为主,将传统分类任务中的
softmax
损失改为Am-
softmax
作为辅助损失函数
罗思付之技术屋
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2023-12-03 08:30
物联网及AI前沿技术专栏
算法
蒸馏学习损失函数的代码
__init__()self.T=temperaturedefforward(self,y_s,y_t):#print("y_s.shape:",y_s.shape)p_s=F.log_
softmax
(
Dream Algorithm
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2023-12-02 22:15
python
人工智能
深度学习
计算机视觉
Softmax
与交叉熵:理解神经网络中的重要组成部分
Softmax
函数和交叉熵损失函数是神经网络中的重要组成部分,本文将重点介绍和解释
Softmax
与交叉熵的概念、用途以及它们在神经网络中的作用。
非著名程序员阿强
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2023-12-02 19:28
神经网络
人工智能
深度学习
Lesson5 part5 交叉熵、
softmax
查看Tabularmodels笔记该数据是用来预测谁的收入会更高。这是一个分类模型。我们有一系列类别变量(categoricalvariables)和一些连续变量,首先我意识到的是我们还不知道如何预测类别变量,目前为止我们还徘徊在一个简单的事实,即lesson5中的损失函数为nn.CrossEntropyLoss().这个函数式是什么?让我们来看看。当然,我们通过excel来找出答案。交叉熵损失只
不愿透露身份的美凌格
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2023-12-02 15:36
【深度学习】002-损失函数:MSE、交叉熵、铰链损失函数(Hinge Loss)
TheMean-SquaredLoss)1.1、从线性回归模型导出均方误差函数1.2、均方误差函数的使用场景1.3、均方误差函数的一些讨论2、交叉熵损失函数(TheCross-EntropyLoss)2.1、从
softmax
Flanzeeny
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2023-12-02 14:26
深度学习笔记
深度学习
python
深入推导理解sample
softmax
loss
文章目录何为logitloss中的logit修正NCElosssample
softmax
losssample
softmax
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
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2023-12-02 06:25
深度学习
机器学习
深度学习
人工智能
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!
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2023-11-30 23:57
NLP基础
线性代数
自然语言处理
深度学习
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BN
softmax
framework2
怎么全是重名
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2023-11-30 13:06
Deep
Learning
深度学习
人工智能
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4.1
softmax
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
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2023-11-29 20:41
算法
毕业设计
python
毕设
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
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2023-11-29 09:22
神经网络
python
机器学习
人工智能
算法
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
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2023-11-29 09:23
深度学习框架函数解析
python
机器学习
人工智能
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
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2023-11-29 00:30
深度学习
神经网络
机器学习
激活函数
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
python
深度学习
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
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
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2023-11-28 13:53
图像处理
pytorch
神经网络
学习
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
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2023-11-27 06:49
人工智能
逻辑回归
sigmoid和softmax
softmax中k=2
softmax退化
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
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2023-11-26 20:14
#
动手学深度学习
深度学习
人工智能
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
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2023-11-26 20:40
#
动手学深度学习
深度学习
人工智能
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
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2023-11-26 13:29
caffe详解
caffe
优化算法
【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
NLP自然语言处理
自然语言处理
transformer
人工智能
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
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2023-11-25 06:03
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
sklearn
神经网络
机器学习
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
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2023-11-24 02:04
论文学习
算法学习
深度学习
人工智能
神经网络
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
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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
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2023-11-22 13:25
机器学习
深度学习
计算机视觉
(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
动手学习深度学习
学习
深度学习
人工智能
机器学习
python
pytorch
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
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2023-11-22 03:41
python
【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.__
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2023-11-22 02:07
机器学习
机器学习
人工智能
python
机器学习笔记(四)---- 逻辑回归的多分类
这里有两种方法使得逻辑回归能进行多分类任务:一、将多分类任务拆解成多个二分类任务,利用逻辑回归分类器进行投票求解;二、对传统的逻辑回归模型进行改造,使之变为
softmax
回归模型进行多分类任务求解--多分类任务拆解成多个二分类器首先了解下进行多分类学习任务的策略
zhy_Learn
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2023-11-22 01:23
机器学习
笔记
逻辑回归
分类
人工智能
【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
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2023-11-21 21:46
深度学习实验
深度学习
人工智能
注意力机制
算法
【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
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2023-11-21 21:16
深度学习实验
深度学习
深度学习
人工智能
注意力机制
打分函数
加性注意力模型
python
pytorch
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
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2023-11-21 16:38
回归
python
数据挖掘
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
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2023-11-21 10:23
python
机器学习
人工智能
神经网络
transformer
自然语言处理
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
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2023-11-21 03:05
高效注意力
注意力机制
深度学习
transformer复杂度
transformer运算量
FlashAttention
2019-09-06bigo面试
4、说一下协同过滤,推荐系统5、层级
softmax
和
softmax
精度差别6、spark的知识要准备一下小米:1、FM,怎么做的矩阵分解,介绍一下链接:https://www.nowcoder.com/
小小肖肖冲鸭
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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
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2023-11-20 14:47
深度学习
【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
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2023-11-20 12:12
深度学习实验
深度学习
深度学习
人工智能
softmax
掩码softmax操作
注意力机制
python
第四章 深度学习中的损失函数(工具)
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,损失迅速增加适用于分类任务,特别是输出层使用
Softmax
小酒馆燃着灯
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2023-11-20 03:19
工具
机器学习
深度学习
深度学习
人工智能
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
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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
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2023-11-19 18:37
学习
机器学习
人工智能
MLP感知机python实现
fromtorchimportnnfrom
softmax
回归importtrain_ch3importtorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransforms
可以养肥
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2023-11-19 14:47
python
开发语言
机器学习
【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
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2023-11-19 11:33
Ai
机器学习
深度学习
人工智能
cuda
nvcc
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
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2023-11-19 06:33
Deep
Learning
深度学习
回归
分类
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)
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2023-11-18 19:37
#
pytorch深度学习基础
深度学习方法
人工智能
神经网络
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