2 -- softmax与分类模型（1）

最新推荐文章于 2024-12-11 10:04:06 发布
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#深度学习

博客围绕深度学习展开，但具体内容缺失。深度学习是信息技术领域重要方向，在图像识别、自然语言处理等多方面有广泛应用。

Softmax与分类模型
m0_37985967的博客
02-14 288
机器学习中按照目的不同可以分为两大类：回归和分类。逻辑回归就是完成分类任务。 多讨论二分类和多分类问题。 二分类问题可以分为线性可分和线性不可分。在做回归问题的时候，经常做确定性的判别模型。在做分类问题的时候，这种函数一定是不可微的。在分类问题中，看到更多是概率判别模型。 当我们在谈论分类指标的时候，例如二分类问题 softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashi...
softmax与分类模型
启示录
02-13 645
softmax与分类模型 模型功能 softmax使用于多分类模型，softmax对于每个分类标签都会输出一个概率，概率最大的那个作为输出结果。 引入 假设样本有四个特征x1,x2,x3,x4x_1, x_2, x_3, x_4x1​,x2​,x3​,x4​，有三种可能标签y1,y2,y3y_1, y_2, y_3y1​,y2​,y3​ o1=x1w11+x2w21+x3w31+x4w41+b1 ...
机器学习：Softmax Classifier (两个隐含层)
Matrix-11
09-21 1882
程序实现 softmax classifier, 含有两个隐含层的情况。activation function 是 ReLU : f(x)=max(0,x)f(x)=max(0, x) f1=w1x+b1 f_{1}=w_{1}x+b_{1} h1=max(0,f1)h_{1}=max(0, f_{1}) f2=w2h1+b2f_{2}=w_{2}h_{1}+b_{2} h2=max(
交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）
qq_39437730的博客
12-11 3万+
交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。中，softmax 和交叉熵是结合在一起实现的，因此你不需要手动调用 softmax。用于度量预测分布与真实分布之间的差异，是分类问题中的核心工具。结合 softmax，用来计算预测分布与真实分布之间的差异。结合了 softmax 和交叉熵计算，使用简单且高效。模型通常输出logits（未归一化的分数），例如。4、示例：在神经网络中的应用。在 PyTorch 的。
损失函数——交叉熵损失（Cross-entropy loss）
weixin_50752408的博客
03-15 2万+
对于每个类别i，yi​表示真实标签x属于第i个类别的概率，y^​i​表示模型预测x属于第i个类别的概率。对于每个输入数据x，我们定义一个C维的向量y^​，其中y^​i​表示x属于第i个类别的概率。假设真实标签y是一个C维的向量，其中只有一个元素为1，其余元素为0，表示x属于第k个类别。该函数将输入数据视为模型输出的概率分布，将目标标签视为类别索引，并计算这些概率与实际标签之间的交叉熵损失。其中，xi​表示真实标签的第i个元素，y​i​表示模型预测x属于第i个类别的概率。清空梯度，计算模型输出和损失，使用。
基于BiLSTM-LSTM-Softmax模型的实体关系联合抽取系统实现
最新发布
11-19
本资源提供了一套基于双向长短期记忆网络与长短期记忆网络结合Softmax分类器的实体与关系同步抽取模型实现方案。该方案作为课程设计成果，在导师指导下完成并获得了优异的考核评价，适用于计算机及相关专业学生在...
精选资源
【人工智能学习】【二】Softmax与分类模型
01-06
softmax回归是一个单层神经网络，在前一篇博客中，输入数据的维度是2，这里以Fashion-MNIST数据集为例，输入的是2828的图像。将2828的图像像素拉直，得到的是输入784维度的输入数据。所以本例当中输入数据的维度为...
2020 年参加伯禹教育pytorch培训-Softmax与分类模型
02-14
内容见：https://blog.youkuaiyun.com/xiuyu1860/article/details/104309548 此处为jupyter notebook的源文件
基于BiLSTM-LSTM-Softmax的实体关系联合抽取算法代码
07-03
Softmax函数通常用于多分类问题中，它可以将一个含任意实数的K维向量“压缩”成另一个K维实向量，而这个新的向量中每个元素都在(0,1)的范围内，并且所有元素的和为1。在实体关系联合抽取中，Softmax用于将LSTM层的...
09-python-theano-Softmax回归-人工神经网络-随机数流量
02-13
Softmax回归是一种多分类的线性模型，它可以将输入向量映射到一个概率分布，其中每个类别的概率是独立的。在Theano中实现Softmax回归，首先需要定义模型参数（权重和偏置），然后构建损失函数（通常是交叉熵），最后...
论文研究-模糊大间隔最小超球模型.pdf
07-22
针对当前异常检测方法面临的分类性能有限以及分类结果易受噪声影响等问题，在分析当前异常检测方法的基础上，提出模糊大间隔最小超球模型FMHM。该模型引入模糊理论，在一定程度上减少了噪声对分类结果的影响；正常样本与奇异样本之间的间隔最大化确保错分率最小。标准UCI数据集上的比较实验表明，较之单类支持向量机（OCSVM）、支持向量数据描述（SVDD）、K近邻（KNN）等算法，所提方法FMHM在异常检测方面具有一定优势。
最全的交叉熵损失函数(Pytorch)
qq_41062405的博客
03-21 4677
主要讲述pytorch中的几种交叉熵损失类，熵是用来描述一个系统的混乱程度,通过交叉熵我们就能够确定预测数据与真是数据之间的相近程度。
【Pytorch】交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss() 详解
weixin_44211968的博客
04-01 3万+
文章目录一、损失函数 nn.CrossEntropyLoss()二、什么是交叉熵三、Pytorch 中的 CrossEntropyLoss() 函数参考链接 一、损失函数 nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss() ，结合了 nn.LogSoftmax() 和 nn.NLLLoss() 两个函数。 它在做分类（具体几类）训练的时候是非常有用的。 二、什么是交叉熵 交叉熵主要是用来判定 实际的输出与期望的输出的接近程度。 举个例子：在做分类训练的
损失函数：Cross Entropy Loss （交叉熵损失函数）
FriendshipTang的博客
04-17 7629
PyTorch、人工智能、损失函数、交叉熵、Softmax
交叉熵损失函数详解
journey_fan的专栏
03-23 1万+
交叉熵损失函数 说到交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss），就想到公式：L=−[ylogy^+(1−y)log(1−y^)]L=-[ylog \hat y + (1-y)log(1- \hat y)]L=−[ylogy^​+(1−y)log(1−y^​)] 大多数情况下，这个交叉熵函数直接拿来用即可，但是知其然还要知其所以然，关于它是怎么推导而来的，为什么它能表征真实样本标签和预测...
交叉熵损失函数原理详解
热门推荐
Cigar
08-30 25万+
交叉熵损失函数原理详解 之前在代码中经常看见交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)，只知道它是分类问题中经常使用的一种损失函数，对于其内部的原理总是模模糊糊，而且一般使用交叉熵作为损失函数时，在模型的输出层总会接一个softmax函数，至于为什么要怎么做也是不懂，所以专门花了一些时间打算从原理入手，搞懂它，故在此写一篇博客进行总结，以便以后翻阅。 交叉熵简介 交叉熵是信息论中的一个...
手把手神经网络讲解和无调包实现系列（2）Softmax回归【R语言】【小白学习笔记】
美国小土豆的博客
08-06 1034
Softmax回归理论讲解数据R语言实现 在第一期我们讲解并实现了最基本的线性回归，这一期我们会紧接着上期，从回归问题讲到分类问题，而这时我们需要在线性回归模型的基础上增添一些元素，也就是激活函数【activation function】从而让我们的模型可以解决非线性的数据和分类的问题。 往期精彩： 手把手神经网络讲解和无调包实现系列（1）线性回归【R语言】【小白学习笔记】 理论讲解 数据 R语言实现 ...
R语言中的Softmax Regression建模(MNIST手写体识别和文档多分类应用)
rockingdingo的博客
10-09 4955
一、介绍 Softmax Regression模型本质还是一个多分类模型，对Logistic Regression 逻辑回归的拓展。如果将Softmax Regression模型和神经网络隐含层结合起来，可以进一步提升模型的性能，构成包含多个隐含层和最后一个Softmax层的多层神经网络模型。之前发现R里面没有特别适合的方法支持多层的Softmax 模型，于是就想直接用R语言写一个softmax
无监督学习：异常检测与剔除（局部异常因子法 & SVM异常检测器）
沈春旭的博客
06-14 7650
1.前言 前面介绍的都是有监督学习的回归和分类算法。有监督学习是指对输入和输出都有成对出现的训练样本{（xi,yi）}。在这里，主要介绍在没有输出信息时，只利用输入样本{xi}的信息进行无监督学习的方法。本篇博客重点讨论删除样本{xi}中包含异常值的方法。 异常值检测，是指找出给定的输入样本{xi}中包含的异常值的问题。虽然再有监督回归和有监督分类里面我们也研究了对异常值具有较高鲁棒性的学
1D-CNN 与 Softmax 损失、1D-CNN 与 ArcLoss 模型
10-15
### 1D - CNN与Softmax损失组合的模型 1D - CNN（一维卷积神经网络）是一种用于处理一维序列数据的卷积神经网络，其核心思想包括局部特征提取和权值共享，适用于结构化表格数据等非空间数据分类任务，如对鸢尾花数据集进行分类[^3]。Softmax损失函数通常用于多分类问题，它将神经网络的输出转化为每个类别的概率分布。 在1D - CNN与Softmax损失组合的模型中，1D - CNN负责从输入的一维序列数据中提取特征，例如原始电流信号的局部特征等。经过一系列卷积、池化等操作后，1D - CNN将提取到的特征映射到一个特征空间。然后，Softmax损失函数会对这些特征进行处理，计算每个类别的概率。该模型会根据Softmax输出的概率与真实标签之间的差异来更新1D - CNN的参数，使得模型在训练过程中逐渐学会区分不同的类别。 ### 1D - CNN与ArcLoss组合的模型 ArcLoss（Angular Margin Loss）是一种用于人脸识别等领域的损失函数，它通过在角度空间中增加类间间距和减少类内间距来提高模型的判别能力。当1D - CNN与ArcLoss组合时，1D - CNN依然负责从一维序列数据中提取特征。 在这个组合模型中，ArcLoss会在特征空间中对不同类别的特征进行约束，使得同一类别的特征更加紧凑，不同类别的特征之间的角度间隔更大。这样可以增强模型对不同类别的区分能力，提高分类的准确性。例如，在故障识别任务中，不同故障类型的特征在特征空间中会被更好地分离，从而使得模型能够更准确地识别出不同的故障类型。 ```python # 以下是一个简单的1D - CNN与Softmax损失组合的模型示例代码 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 构建1D - CNN模型 model = tf.keras.Sequential([ layers.Conv1D(32, 3, activation='relu', input_shape=(100, 1)), layers.MaxPooling1D(2), layers.Flatten(), layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型，使用Softmax损失函数 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ```
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