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查询Tags标签： softmax，共有 21条记录-
光伏板缺陷识别-实验记录
直接想骂人了，qnmd，明明是二分类问题，告我四分类，缺陷概率和缺陷种类分不清，草，浪费我好几周时间，真的是无语。。。 batch_size = 100 使用迁移学习 基础实验 Resnet152+ maxpool+Dense1000+BN+Dense200+BN+softmax + Adam +根据val_auc减小学习率，因子0.2Resnet1…
2022/8/21 6:55:16 人评论 次浏览 -
神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习 3 Logistic回归、softmax回归、支持向量机(SVM)
Logistic回归以及softmax回归 问题描述完成 logistic_regression-exercise.ipnb中的填空填空一：实现sigmoid的交叉熵损失函数(不使用tf内置的loss 函数)完成 softmax_regression-exercise.ipnb中的填空填空一：在__init__构造函数中建立模型所需的参数 填空二：实现softm…
2022/6/1 1:22:31 人评论 次浏览 -
图嵌入基础算法
图嵌入 首先介绍通用的图嵌入框架：图经过信息提取器生成含有图关键信息的I；图域可经过嵌入映射得到嵌入域，为测试嵌入域对图域的保留程度，基于嵌入域进行重构，生成I，并使重构结果逼近生成器的现象。 本文只针对保留节点共现的图嵌入方法，也即random walk。对应上述…
2022/4/16 17:12:46 人评论 次浏览 -
李沐深度学习 3 月 28 日课程笔记
3 月 28 日 课程笔记 讲课大纲 分类问题的例子 回归是单连续数值的输出，而分类通常有多个输出，输出 \(O_i\) 是第 \(i\) 类的置信度。 从回归过渡到多分类 对类别进行一位有效编码 \(y = [y_1, y_2, ..., y_n]^T\)（这种编码方式叫做 one-hot encoding，相比于直接编码…
2022/2/15 6:15:24 人评论 次浏览 -
-人工神经元\激活函数
#--------------------------------|--------------------------------------------------------------------------#-为什么要激活函数： -线性变换无法扩展特征空间，得到的特征空间有限，线性的层只能学习到输入(输入空间)的线性变换(仿射变换)。 -非线性的激活函数能将…
2021/12/31 6:07:18 人评论 次浏览 -
-人工神经元\激活函数
#--------------------------------|--------------------------------------------------------------------------#-为什么要激活函数： -线性变换无法扩展特征空间，得到的特征空间有限，线性的层只能学习到输入(输入空间)的线性变换(仿射变换)。 -非线性的激活函数能将…
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Softmax回归的简洁实现（softmax-regression-pytorch）
Softmax回归的简洁实现 Softmax回归的简洁实现获取和读取数据定义和初始化模型softmax和交叉熵损失函数定义优化算法训练模型小结Softmax回归的简洁实现 我们在上篇（线性回归的简洁实现）中已经了解了使用Pytorch实现模型的便利。下面，让我们再次使用Pytorch来实现一个s…
2021/11/3 23:16:59 人评论 次浏览 -
Softmax回归的简洁实现（softmax-regression-pytorch）
Softmax回归的简洁实现 Softmax回归的简洁实现获取和读取数据定义和初始化模型softmax和交叉熵损失函数定义优化算法训练模型小结Softmax回归的简洁实现 我们在上篇（线性回归的简洁实现）中已经了解了使用Pytorch实现模型的便利。下面，让我们再次使用Pytorch来实现一个s…
2021/11/3 23:16:59 人评论 次浏览 -
Softmax：原理及python实现
Table of Contents 1 SoftMax回归概述1.1 标签编码1.2 算法思路2 SoftMax的损失函数及其优化2.1 损失函数2.2 损失函数的求导3 Softmax实现3.1 图片数据集3.2 sklearn实现3.3 python从零实现3.4 使用pytorch的实现 SoftMax回归概述与逻辑回归类似，Softmax回归…
2021/10/13 17:14:45 人评论 次浏览 -
Softmax：原理及python实现
Table of Contents 1 SoftMax回归概述1.1 标签编码1.2 算法思路2 SoftMax的损失函数及其优化2.1 损失函数2.2 损失函数的求导3 Softmax实现3.1 图片数据集3.2 sklearn实现3.3 python从零实现3.4 使用pytorch的实现 SoftMax回归概述与逻辑回归类似，Softmax回归…
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Where Comes The Name "Softmax"?
Where Comes The Name "Softmax"? When I was learning multiclass classifiers such as SVM and Neural Networks, "Softmax" came across to my mind with some mystery in its name. I was wondering why it was named so, and whether there w…
2021/10/11 23:14:31 人评论 次浏览 -
Where Comes The Name "Softmax"?
Where Comes The Name "Softmax"? When I was learning multiclass classifiers such as SVM and Neural Networks, "Softmax" came across to my mind with some mystery in its name. I was wondering why it was named so, and whether there w…
2021/10/11 23:14:31 人评论 次浏览 -
深度学习-词嵌入
1、onehot 缺点：词之间没有关联，泛化性差 2、高维特征表示：每词由300维的特征表示，能够获取词之间的相似性关系。更好。 学习词嵌入，可以迁移学习，可以小样本 在训练集中找相似特征的进行归纳。 一般词嵌入，使用双向ＲＮＮ 词嵌入，找网上模型然后少量训练标记进…
2021/10/9 23:43:06 人评论 次浏览 -
深度学习-词嵌入
1、onehot 缺点：词之间没有关联，泛化性差 2、高维特征表示：每词由300维的特征表示，能够获取词之间的相似性关系。更好。 学习词嵌入，可以迁移学习，可以小样本 在训练集中找相似特征的进行归纳。 一般词嵌入，使用双向ＲＮＮ 词嵌入，找网上模型然后少量训练标记进…
2021/10/9 23:43:06 人评论 次浏览 -
基于Softmax与Sampling的方法，流式采样率预估
漫谈词向量之基于Softmax与Sampling的方法 英文版Sampling-bias-corrected neural modeling for large corpus item recommendations - AMiner 【推荐系统经典论文(九)】谷歌双塔模型 - 知乎 Adaptive Importance Sampling to Accelerate Training of a Neural Probabilis…
2021/9/13 6:08:46 人评论 次浏览
