图解ｓｏｆｔｍａｘ

最新推荐文章于 2024-10-15 12:03:19 发布
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#softmax

本文通过一张图幽默地介绍了深度学习中常见的Softmax Layer概念，帮助读者理解其基本原理。

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Softmax 函数：从原理到实现
浩瀚之水的专栏
05-31 426
Softmax 通过指数归一化将实数转换为概率分布，其梯度形式简洁（输出概率与标签之差），便于反向传播。实现时需注意数值稳定性，并避免与损失函数中的内置 Softmax 重复计算。
Attention优化｜2w字原理&图解: 从Online-Softmax到FlashAttention V1/V2/V3
强化学习曾小健
05-25 4383
本文通过原理分析和图解的方式，通俗易懂地FlashAttention系列算法。FlashAttention V1/V2在LLM领域的应用已经非常广泛，相关的论文也反复读了几遍。FA1和FA2论文非常经典，都推荐读一下（不过FA2论文中公式错误不少本文大约1.8w字，包括以下内容：0x07 分布式训推使用FlashAttention0x09 FlashAttention中MQA/GQA以及Causal Mask处理。
一分钟学会神经网络2——Softmax函数详解
fuhao7i的博客
11-19 2070
Softmax函数详解为什么 `Softmax`是这种形式的呢？1.将预测结果转化为非负数2.确保概率之和等于1总结： Softmax函数又被称为归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，作用是将多分类的结果以概率的形式展现出来。下图是softmax的计算方法。 为什么 Softmax是这种形式的呢？ 因为概率的两个性质：(1) 预测得到的概率为非负数；(2) 各种预测结果的概率之和等于1。 Softmax就是将在负无穷到正无穷上的预测结果按照这两步转换为概率的。 1.将预测结果转化
图解softmax
子燕若水的博客
11-23 408
一张图说明softmax layer是什么
baidu_15113429的博客
05-13 723
深度学习交流群 623099442
⚡半分钟⚡浅入浅出理解Softmax函数
车手只需要车和手，压力来自轮胎
08-08 306
❤坚持读Paper，坚持做笔记，坚持学习❤！！！ To Be No.1 哈哈哈哈 创作不易，过路能❤关注、收藏、点个赞❤三连就最好不过了 最近学习机器学习，项目也有用到分类，用到了Softmax函数。相信很多小伙伴都会用到。 简单说来，Softmax⟶\longrightarrow⟶归一化指数函数。 为什么说是指数函数呢？ 下面来看一下 当我们在做回归的时候 左边是我们的估计值和输出，右边使我们的回归模型 当我们需要做分类的时候，左边的估计值.
Softmax的理解与应用
机器学习与遥感图像智能信息处理
03-25 1760
【转】Softmax在机器学习中有非常广泛的应用，但是刚刚接触机器学习的人可能对Softmax的特点以及好处并不理解，其实你了解了以后就会发现，Softmax计算简单，效果显著，非常好用。 我们先来直观看一下，Softmax究竟是什么意思 我们知道max，假如说我有两个数，a和b，并且a>b，如果取max，那么就直接取a，没有第二种可能 但有的时候我不想这样，因为这样会造成分值小
深度学习图解，第 4 部分：循环神经网络关于 RNN 内部工​​作原理和 Softmax 激活函数的图解和直观指南
2401_85233349的博客
07-21 939
欢迎来到。今天，我们将深入探讨循环神经网络。我们将讨论一些熟悉的概念，例如输入、输出和激活函数，但会有一些不同。如果这是您踏上这段旅程的第一站，请务必先阅读之前的文章，尤其是部分和部分。欢迎来。到今天，我们将深入探讨循环神经网络。我们将讨论一些熟悉的概念，例如输入、输出和激活函数，但会有一些不同。如果这是您踏上这段旅程的第一站，请务必先阅读之前的文章，尤其是部分和部分。循环神经网络 (RNN) 是专门设计用于处理独特模型，其中下一个位置依赖于前一个状态。用一个简单示例来解释什么是基于序列的问题。
softmax sigmoid图解
03-21
### Softmax与Sigmoid函数的图像对比及应用场景 #### 图像表示 Softmax 和 Sigmoid 函数虽然都属于激活函数，但在数学定义和图形表现上存在显著差异。 - **Sigmoid 函数** Sigmoid 是一种经典的逻辑回归函数，其...
softmax函数图解
最新发布
03-25
### Softmax函数的工作原理 Softmax函数是一种归一化的指数函数，其主要作用是将一组实数值转换为概率分布形式。具体来说，给定一个向量 \( z = [z_1, z_2, ..., z_n] \)，Softmax函数会将其映射到一个新的向量 \( ...
图解Attention优化: 从Online-Softmax到FlashAttention V1/V2/V3
lqfarmer的博客
07-28 1143
本文首先从Online-Softmax的角度切入，由浅入深地讲解了3-pass Safe-Softmax、2-pass Online-Softmax以及1-pass FlashAttention的原理；然后，进一步详细讲解了FlashAttention-1和FlashAttention-2算法中各自的优化点、FlashAttention IO复杂度分析以及适用场景、FlashAttention在分布式训推中的应用；
Matlab实现softmax分类
07-15
用matlab实现softmax回归
matlab实现softmax分类
09-20
数据集：minist 分类器：softmax 实现语言：matlab 功能：训练+预测
softmax_with_loss计算图
小杨的博客
10-03 337
Softmax-with-Loss层的计算图 | Softmax梯度推导 | Loss损失函数
swjtu_pl的博客
05-01 1684
Softmax-with-Loss层的计算图
Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集
pengxiang1998的博客
07-16 852
交叉熵采用真实标签的预测概率的负对数似然。这里我们不使用Python的for循环迭代预测（这往往是低效的），而是通过一个运算符选择所有元素。下面，我们创建一个数据样本y_hat，其中包含2个样本在3个类别的预测概率，以及它们对应的标签y。有了y，我们知道在第一个样本中，第一类是正确的预测；而在第二个样本中，第三类是正确的预测。然后使用y作为y_hat中概率的索引，我们选择第一个样本中第一个类的概率和第二个样本中第三个类的概率。...
5.0 深度学习之公式详细推导Softmax和Overfitting
碧落的博客
12-10 2591
softmax这个结果就可以描述为每个类的概率 故，不会造成学习慢！ Overfitting 例如我们利用1000个数据作为训练，表现出的情况： Cost表现看起来还不错，Test的变化如下： 上诉表示：过拟合能够把训练集上的都对，但是测试集上就哭了！ 当然了还有其他的方式来客服Overfitting
softmax的具体计算实例
武凯的博客
03-12 735
比如vgg16有最后一层为fc1000，意思是其分类结果为1000种物体，上图中z1,z2,z3…z10000,并且softmax按照上述公式计算每次的输出，就能知道有哪些分类了
Softmax函数计算详解
发几十块的吧
10-15 3102
Softmax函数计算详解。
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